PyBrain – 概述

在本文中，我们将了解Python中 PyBrain 包的基本概念，首先，我们将简要概述该函数，然后讨论其功能和功能，然后深入了解神经网络数据集和训练器等具体概念，然后最后，我们将讨论 PyBrain 工作流的优缺点。

PyBrain

PyBrain 代表基于 Python 的强化学习、人工智能和神经网络库。它是一个模块化机器学习库 n Python ，其中包含非常强大且易于使用的算法，用于帮助完成各种机器学习任务。

PyBrain 的一些关键功能是机器学习，它具有黑盒优化和强化学习的能力。

• PyBrain 的第一个主要特点是它支持神经网络。神经网络是用于复制人脑以查找数据之间关系的算法。它与前馈网络和循环网络有关。在前馈网络中，节点之间的信息总是在每个主要组件之间向前传播，这些组件是输入层、隐藏层（也称为计算层）和输出层。信息从输入层直接传递到输出层。就我们当前的网络而言，馈送外部网络是最简单的神经网络类型，它们与前馈网络非常相似，只是在每一步都保存数据
• PyBrain 中的下一个主要概念是监督和分类数据集，因此监督数据集有两个输入，它们是输入和目标，它们用于监督学习任务，它们是除了监督分类数据集之外最简单的数据集和这些数据集主要用于分类问题，例如，确定谁可能在泰坦尼克号同步中幸存下来 根据基本特征确定给定的水果等。分类数据集具有与附加类区域相同的输入和目标，并且这个班级区域是属于班级观察的区域。
• PyBrain 中的训练器主要是反向传播和训练直到收敛。

1. 反向传播训练器

• 通过反向传播错误，根据数据集（监督或分类）训练模块的参数
• BackPropTrainer()

2.训练直到收敛

• 训练数据集的模块直到它收敛
• 训练直到收敛（）

PyBrain 的工作流程

工作流从原始数据开始，然后经过一些预处理，然后将数据分成组进行训练，一旦数据集训练器创建数据集，就会创建一个网络用于测试和训练。然后训练器在网络上训练数据，然后在网络上训练数据并将输出分类为训练错误和验证错误，然后可以使用其他库（如 mathplotlib 或 pyplot）在Python中查看，最后一步是验证数据以查看输出是否与训练数据一致。

好处

• 功能强大且易于使用的机器学习包，具有很多功能，并且使用这个包非常有趣。
• 非常适合刚开始使用机器学习的人。
• 易于与其他Python库（Mathplotlib 或 Pyplot）集成以可视化数据。
• 通过 PyBrain 培训师可以轻松地训练和测试数据。

缺点

• 出现问题时几乎没有帮助
• PyBrain 最近没有更新，如果用户遇到问题，可以提供帮助的资源有限。