使用Scikit-Learn进行动量反向传播

时间:2016-03-13 19:48:24

标签: python scikit-learn backpropagation momentum

我尝试使用Scikit-Learn的神经网络,使用带有动量的反向传播对我的数据集进行分类。我需要指定这些参数:隐藏神经元,隐藏层,训练集,学习率和动量。 我在Sklearn.neural_network包中找到了MLPClassifier。问题是这个软件包是Scikit-learn V0.18的一部分,它是开发版本。

有没有办法可以使用Scikit-Learn V0.17来做到这一点?

使用Anaconda,但如果它导致问题,我可以改变它。

2 个答案:

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如果有人需要答案,我实际上决定在Linux VM上运行所有内容。然后我按照说明安装了dev版本,所有东西(几乎都是)完美运行。在Linux上运行它比Windows更容易,因为您可以从git安装包并运行它而无需下载所需的软件来编译它。我仍然有点挣扎。

答案 1 :(得分:0)

另一种可能的解决方案是使用 Google Colab。它们提供了一个可以导入 Scikit-Learn 工具包的环境。