第二章 神经网络pybrain介绍

#1.网络构建from pybrain.tools.shortcuts import buildNetworknet = buildNetwork(2, 3, 1,recurrent=True)#2.构建训练数据from pybrain.datasets import SupervisedDataSetds = SupervisedDataSet(2, 1)#3.添加数据样本ds.addSample((0, 0), (0,))ds.addSample((0, 1), (1,))ds.addSample((1, 0), (1,))ds.addSample((1, 1), (0,))#4.在导师的监督下进行样本学习，直至收敛from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainertrainer = BackpropTrainer(net, learningrate = 0.01, momentum = 0.95, verbose = True)trainer.trainOnDataset(ds, 1000)#5.训练结果#Total error:  2.82847809875e-13#Total error:  2.65226022255e-13#Total error:  2.49846443211e-13#Total error:  2.3300116056e-13#Total error:  2.21281712582e-13#6.网络工作net.activate([1, 1])

                                             
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第二章 神经网络pybrain介绍
	  	   
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