pybrain学习教程（一）：创建神经网络

通过pybrain创建神经网络很简单，通过buildNetwork方法即可创建：

>>> from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork>>> net = buildNetwork(2, 3, 1)

三个参数分别表示2个输入神经元，3个隐藏层神经元，1个输出层神经元

创建后，默认会以随机数初始化这个神经网络，通过.activate()方法可调用

>>> net.activate([2, 1])array([-0.98646726])

activate方法可接受列表，元组，数组作为输入。

在pybrain中，创建完成一个神经网络后每一层默认都有名字

>>> net['in']<LinearLayer 'in'>>>> net['hidden0']<SigmoidLayer 'hidden0'>>>> net['out']<LinearLayer 'out'>

隐藏层后面有个数字以区分不同隐藏层。

隐藏层默认是通过sigmoid函数构建，我们可以指定为其他类型

>>> from pybrain.structure import TanhLayer>>> net = buildNetwork(2, 3, 1, hiddenclass=TanhLayer)>>> net['hidden0']<TanhLayer 'hidden0'>

我们也可以为输出层指定不同类别

>>> from pybrain.structure import SoftmaxLayer>>> net = buildNetwork(2, 3, 2, hiddenclass=TanhLayer, outclass=SoftmaxLayer)>>> net.activate((2, 3))array([ 0.6656323,  0.3343677])

还可以设置偏置层：

>>> net = buildNetwork(2, 3, 1, bias=True)>>> net['bias']<BiasUnit 'bias'>