Pybrain网络架构的数据结构是什么？

Question

假设我们使用Pybrain的SupervisedDataSet和buildNetwork函数构建了一个前馈网络。该体系结构可以是10,5,2：10个输入节点，单个隐藏层中的5个隐藏节点和2个输出节点。

>>> our_network = buildNetwork(10,5,2)
>>> for mod in our_network.modules:
...    for conn in our_network.connections[mod]:
...        conn.params

array([-0.82432749, -1.77414037, ... ,  1.96635753])

在使用上述架构检查训练有素的网络时，我们如何解释输出数组conn.params？检查上述体系结构的输出将在输入和隐藏层之间产生50个连接/权重。我很想知道哪些输入与最强连接相关联。具体来说，假设返回的前5个数组元素与输入层的第一个节点和5个隐藏层节点之间的连接相关联是否安全？

过去一小时，我没有通过逆向工程Pybrain获得任何见解。

Answer 1

模块和连接以独特的方式排序（评估顺序，按字母顺序打破平局，查看sortModules()）。然后，全局 .params 数组只是所有这些组件的（展平）参数的串联。

另见this related question。