PyBrain - Wprowadzenie do sieci PyBrain
PyBrain to biblioteka opracowana do uczenia maszynowego w języku Python. W uczeniu maszynowym jest kilka ważnych pojęć, a jedną z nich są sieci. Sieć składa się z modułów i są one połączone za pomocą połączeń.
Układ prostej sieci neuronowej jest następujący -
Pybrain obsługuje sieci neuronowe, takie jak Feed-Forward Network, Recurrent Network itp.
ZA feed-forward networkto sieć neuronowa, w której informacje między węzłami przemieszczają się w kierunku do przodu i nigdy nie będą podróżować do tyłu. Sieć Feed Forward jest pierwszą i najprostszą spośród sieci dostępnych w sztucznej sieci neuronowej. Informacje są przekazywane z węzłów wejściowych, obok węzłów ukrytych, a później do węzła wyjściowego.
Oto prosty układ sieci przesyłania dalej.
Okręgi nazywane są modułami, a linie ze strzałkami to połączenia z modułami.
Węzły A, B, C i D są węzłami wejściowymi
H1, H2, H3, H4 są ukrytymi węzłami, a O to wyjście.
W powyższej sieci mamy 4 węzły wejściowe, 4 ukryte warstwy i 1 wyjście. Liczba linii pokazanych na wykresie wskazuje parametry wagi w modelu, które są dostosowywane podczas treningu.
Recurrent Networkssą podobne do sieci Feed Forward z tą różnicą, że muszą pamiętać dane na każdym kroku. Historia każdego kroku musi zostać zapisana.
Oto prosty układ sieci okresowej -