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我刚刚安装了Neurolab，并尝试了一个提供的示例(前馈多层感知器(newff))：
import neurolab as nl
import numpy as np
# Create train samples
x = np.linspace(-7, 7, 20)
y = np.sin(x) * 0.5
size = len(x)
inp = x.reshape(size,1)
tar = y.reshape(size,1)
# Create network with 2 layers and random initialized
net = nl.net.newff([[-7,
浏览 3提问于2016-05-07得票数 1
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所以我现在使用的是便携的python，我需要添加神经实验室的库。在命令行上，我尝试移动到脚本目录并运行
easy_install.exe neurolab
然后，另一个命令行窗口打开，它在google代码及其清单文件中找到了神经实验室项目。然后它会快速穿过一大堆线，然后窗口就会关闭。
然而，神经实验室并没有添加到我的便携蟒蛇中。
任何帮助都将不胜感激
浏览 2提问于2013-05-26得票数 2
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我在python中使用neurolab来创建一个神经网络。我创建了一个newff网络，并使用默认的train_bfgs培训功能。我的问题是，很多时候，训练只是在时代结束，甚至达到错误目标之前就结束了。我环顾四周，在神经科实验室的github页面上找到了一篇文章，他们在那里解释了为什么会发生这种情况。我的问题是，如果我重新运行这个程序几次，它只是捕捉到，然后训练开始，然后错误也会下降(可能一些随机的启动权比其他的要好得多)。我想做的是在训练中加入一种检查，这样如果错误太高，并且它训练的时间甚至不接近总数，那么就重新训练网络(有点像重新运行程序)(可能重置网络的默认权重)。
这是我写的，但显然不管
浏览 1提问于2015-12-28得票数 5
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这是 of use from
import neurolab as nl
import numpy as np
# Create train samples
i1 = np.sin(np.arange(0, 20))
i2 = np.sin(np.arange(0, 20)) * 2
t1 = np.ones([1, 20])
t2 = np.ones([1, 20]) * 2
input = np.array([i1, i2, i1, i2]).reshape(20 * 4, 1)
target = np.array([t1, t2, t1, t2]).reshape(20 * 4
浏览 3提问于2016-02-27得票数 3
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