PyBrain是为使用Python进行机器学习而开发的库。机器学习中有一些重要的概念，其中之一就是网络。网络由模块组成，它们通过连接进行连接。

一个简单的神经网络的布局如下-

Pybrain支持神经网络，例如前馈网络，递归网络等。

前馈网络是一个神经网络，其中节点之间的信息沿向前方向移动，并且永远不会向后传播。前馈网络是人工神经网络中可用的网络中的第一个和最简单的网络。信息从输入节点传递到隐藏节点之后，再传递到输出节点。

这是一个简单的前馈网络布局。

圆圈是模块，带有箭头的线是与模块的连接。

节点A ， B ， C和D是输入节点

H1 ， H2 ， H3 ， H4是隐藏节点，O是输出。

在上面的网络中，我们有4个输入节点，4个隐藏层和1个输出。图中显示的线数表示训练期间调整的模型中的权重参数。

递归网络类似于前馈网络，唯一的区别是它必须在每个步骤中记住数据。必须保存每个步骤的历史记录。

这是循环网络的简单布局-