stoy tratando de recrear una red neuronal basada en hechos dados. Tiene 3 entradas, una capa oculta y una salida. Mi problema es que también se dan los pesos, así que no necesito entrenar.

staba pensando que tal vez podría salvar la formación de una red neuronal de estructura similar y cambiar los valores en consecuencia. ¿Crees que funcionará? ¿Alguna otra idea? Gracias.

Código de red neuronal:

    net = FeedForwardNetwork()
    inp = LinearLayer(3)
    h1 = SigmoidLayer(1)
    outp = LinearLayer(1)

    # add modules
    net.addOutputModule(outp)
    net.addInputModule(inp)
    net.addModule(h1)

    # create connections
    net.addConnection(FullConnection(inp, h1))
    net.addConnection(FullConnection(h1, outp))

    # finish up
    net.sortModules()


    trainer = BackpropTrainer(net, ds)
    trainer.trainUntilConvergence()

Guardar el código de entrenamiento y carga de ¿Cómo guardar y recuperar el entrenamiento de PyBrain?

# Using NetworkWriter

from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.tools.xml.networkwriter import NetworkWriter
from pybrain.tools.xml.networkreader import NetworkReader

net = buildNetwork(2,4,1)

NetworkWriter.writeToFile(net, 'filename.xml')
net = NetworkReader.readFrom('filename.xml')