我想创建一个遵循以下布局的人工神经网络(在PyBrain中):
但是,我无法找到实现这一目标的正确方法。我在文档中看到的唯一选项是创建完全连接的层的方法,这不是我想要的:我希望我的一些输入节点连接到第二个隐藏层而不是第一个。
答案 0 :(得分:22)
解决方案是使用您选择的连接类型,但使用切片参数:inSliceFrom
,inSliceTo
,outSliceFrom
和outSliceTo
。我同意文档应该提到这一点,到目前为止它仅在Connection
类的评论中。
以下是您案例的示例代码:
#create network and modules
net = FeedForwardNetwork()
inp = LinearLayer(9)
h1 = SigmoidLayer(2)
h2 = TanhLayer(2)
outp = LinearLayer(1)
# add modules
net.addOutputModule(outp)
net.addInputModule(inp)
net.addModule(h1)
net.addModule(h2)
# create connections
net.addConnection(FullConnection(inp, h1, inSliceTo=6))
net.addConnection(FullConnection(inp, h2, inSliceFrom=6))
net.addConnection(FullConnection(h1, h2))
net.addConnection(FullConnection(h2, outp))
# finish up
net.sortModules()
答案 1 :(得分:0)
schaul建议的另一种方法是使用多个输入层。
#create network
net = FeedForwardNetwork()
# create and add modules
input_1 = LinearLayer(6)
net.addInputModule(input_1)
input_2 = LinearLayer(3)
net.addInputModule(input_2)
h1 = SigmoidLayer(2)
net.addModule(h1)
h2 = SigmoidLayer(2)
net.addModule(h2)
outp = SigmoidLayer(1)
net.addOutputModule(outp)
# create connections
net.addConnection(FullConnection(input_1, h1))
net.addConnection(FullConnection(input_2, h2))
net.addConnection(FullConnection(h1, h2))
net.addConnection(FullConnection(h2, outp))
net.sortModules()