python neurolab前馈神经网络

Question

有人可以向我解释如何使用这个库：

http://code.google.com/p/neurolab/

创建遵循以下规则的神经网络：

1. 前馈多层：3 layers, 225 inputs, 50 hidden and 10 output

   （因为输入为15x15黑/白图像，输出为10位数）

2. 返回错误传播

我在OSX上安装PyBrain时遇到问题，也许这样会更容易。

Answer 1

有些人： 导入numpy为np

import neurolab as nl

input = np.random.uniform(0, 0.1, (1000, 225))
output = input[:,:10] + input[:,10:20]
# 2 layers with 225 inputs 50 neurons in hidden\input layer and 10 in output
# for 3 layers use some thet: nl.net.newff([[0, .1]]*225, [50, 40, 10])
net = nl.net.newff([[0, .1]]*225, [50, 10])
net.trainf = nl.train.train_bfgs

e = net.train(input, output, show=1, epochs=100, goal=0.0001)

参见示例http://packages.python.org/neurolab/ex_newff.html 和doc：http://packages.python.org/neurolab/lib.html#neurolab.train.train_bfgs