PyBrain-연결

연결은 레이어와 유사하게 작동합니다. 유일한 차이점은 네트워크의 한 노드에서 다른 노드로 데이터를 이동한다는 것입니다.

이 장에서 우리는 다음에 대해 배울 것입니다-

• 연결 이해
• 연결 생성

연결 이해

다음은 네트워크를 만드는 동안 사용되는 연결의 작동 예입니다.

예

ffy.py

from pybrain.structure import FeedForwardNetwork
from pybrain.structure import LinearLayer, SigmoidLayer
from pybrain.structure import FullConnection

network = FeedForwardNetwork()

#creating layer for input => 2 , hidden=> 3 and output=>1
inputLayer = LinearLayer(2)
hiddenLayer = SigmoidLayer(3)
outputLayer = LinearLayer(1)

#adding the layer to feedforward network
network.addInputModule(inputLayer)
network.addModule(hiddenLayer)
network.addOutputModule(outputLayer)

#Create connection between input ,hidden and output
input_to_hidden = FullConnection(inputLayer, hiddenLayer)
hidden_to_output = FullConnection(hiddenLayer, outputLayer)

#add connection to the network
network.addConnection(input_to_hidden)
network.addConnection(hidden_to_output)
network.sortModules()

print(network)

산출

C:\pybrain\pybrain\src>python ffn.py
FeedForwardNetwork-6
Modules:
[<LinearLayer 'LinearLayer-3'>, <SigmoidLayer 'SigmoidLayer-7'>, 
   <LinearLayer 'LinearLayer-8'>]
Connections:
[<FullConnection 'FullConnection-4': 'SigmoidLayer-7' -> 'LinearLayer-8'>, 
   <FullConnection 'FullConnection-5': 'LinearLayer-3' -> 'SigmoidLayer-7'>]

연결 생성

Pybrain에서는 아래와 같이 연결 모듈을 사용하여 연결을 생성 할 수 있습니다.

예

connect.py

from pybrain.structure.connections.connection import Connection
class YourConnection(Connection):
   def __init__(self, *args, **kwargs):
      Connection.__init__(self, *args, **kwargs)
   def _forwardImplementation(self, inbuf, outbuf):
      outbuf += inbuf
   def _backwardImplementation(self, outerr, inerr, inbuf):
      inerr += outer

연결을 만들려면 _forwardImplementation () 및 _backwardImplementation () 두 가지 메서드가 있습니다 .

_forwardImplementation ()가 되는 수신 모듈의 출력 버퍼로 불린다 INBUF 및 호출 발신 모듈의 입력 버퍼 있었던 outbuf . INBUF는 나가는 모듈에 추가됩니다 있었던 outbuf .

_backwardImplementation ()가 호출 될 outerr , inerr 및 INBUF . 나가는 모듈 오류는 _backwardImplementation () 의 들어오는 모듈 오류에 추가됩니다 .

이제 YourConnection 네트워크에서.

testconnection.py

from pybrain.structure import FeedForwardNetwork
from pybrain.structure import LinearLayer, SigmoidLayer
from connect import YourConnection

network = FeedForwardNetwork()

#creating layer for input => 2 , hidden=> 3 and output=>1
inputLayer = LinearLayer(2)
hiddenLayer = SigmoidLayer(3)
outputLayer = LinearLayer(1)

#adding the layer to feedforward network
network.addInputModule(inputLayer)
network.addModule(hiddenLayer)
network.addOutputModule(outputLayer)

#Create connection between input ,hidden and output
input_to_hidden = YourConnection(inputLayer, hiddenLayer)
hidden_to_output = YourConnection(hiddenLayer, outputLayer)

#add connection to the network
network.addConnection(input_to_hidden)
network.addConnection(hidden_to_output)
network.sortModules()

print(network)

산출

C:\pybrain\pybrain\src>python testconnection.py
FeedForwardNetwork-6
Modules:
[<LinearLayer 'LinearLayer-3'>, <SigmoidLayer 'SigmoidLayer-7'>, 
   <LinearLayer 'LinearLayer-8'>]
Connections:
[<YourConnection 'YourConnection-4': 'LinearLayer-3' -> 'SigmoidLayer-7'>, 
   <YourConnection 'YourConnection-5': 'SigmoidLayer-7' -> 'LinearLayer-8'>]