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📜  使用优化算法的培训网络

📅  最后修改于: 2020-12-10 05:17:08             🧑  作者: Mango

我们已经看到了如何使用pybrain中的培训师来培训网络。在本章中，将使用Pybrain提供的优化算法来训练网络。

在示例中，我们将使用需要导入的GA优化算法，如下所示-

from pybrain.optimization.populationbased.ga import GA

例

以下是使用GA优化算法的训练网络的工作示例-

from pybrain.datasets.classification import ClassificationDataSet
from pybrain.optimization.populationbased.ga import GA
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork

# create XOR dataset
ds = ClassificationDataSet(2)
ds.addSample([0., 0.], [0.])
ds.addSample([0., 1.], [1.])
ds.addSample([1., 0.], [1.])
ds.addSample([1., 1.], [0.])
ds.setField('class', [ [0.],[1.],[1.],[0.]])

net = buildNetwork(2, 3, 1)
ga = GA(ds.evaluateModuleMSE, net, minimize=True)

for i in range(100):
net = ga.learn(0)[0]

print(net.activate([0,0]))
print(net.activate([1,0]))
print(net.activate([0,1]))
print(net.activate([1,1]))

输出

网络上的输入激活方法几乎与输出匹配，如下所示：

C:\pybrain\pybrain\src>python example15.py
[0.03055398]
[0.92094839]
[1.12246157]
[0.02071285]