Resultados da pesquisa a pedido "pybrain"

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Solicitar por exemplo: Rede neural recorrente para prever o próximo valor em uma sequência

Alguém pode me dar um exemplo prático de uma rede neural recorrente em (pybrain) python, a fim de prever o próximo valor de uma seqüência? (Eu li a documenta...

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pybrain: como imprimir uma rede (nós e pesos)

finalmente consegui treinar uma rede a partir de um arquivo :) Agora, quero imprimir os nós e os pesos, especialmente os pesos, porque quero treinar a rede com pybrain e implementar um NN em outro lugar que o utilize. Preciso de uma maneira de ...

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AttributeError usando pyBrain _splitWithPortion - tipo de objeto alterado?

Estou testando o pybrain seguindo o tutorial básico de classificaçãoaqui [http://pybrain.org/docs/tutorial/datasets.html#classificationdataset]e uma abordagem diferente com dados mais ...

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PyBrain: Como posso colocar pesos específicos em uma rede neural?

` Estou tentando recriar uma rede neural com base em fatos específicos. Possui 3 entradas, uma camada oculta e uma saída. Meu problema é que os pesos também são fornecidos, então não preciso treina Eu estava pensando que talvez eu pudesse salvar ...

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Como carregar dados de treinamento no PyBrain?

Estou tentando usar o PyBrain para um treinamento simples de NN. O que não sei fazer é carregar os dados de treinamento de um arquivo. Não é explicado em seu site em nenhum lugar. Não me importo com o formato, porque posso construí-lo agora, mas ...

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Previsão de séries temporais de Pybrain usando redes recorrentes LSTM

Eu tenho uma pergunta em mente que se refere ao uso do pybrain para fazer a regressão de uma série temporal. Planejo usar a camada LSTM no pybrain para treinar e prever uma série temporal. Encontrei um código de exemplo aqui no link ...

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Método de validação cruzada Pybrain

Estou tentando usar o validador cruzado nos meus dados, mas estou obtendo 0,0 de taxa de sucesso, o que não faz sentid s meus dados são compostos por amostras com 5 atributos contínuos e duas classes possíveis: "y" e "n" Meu código: net = ...