Jak wykonywać nadzorowane szkolenie głębokiego zaufania w PyBrain?

Question

Mam problem z uruchomieniem DeepBeliefTrainer na moich danych w PyBrain/Pythonie. Ponieważ nie mogę znaleźć żadnych przykładów poza nienadzorowanym sposobem korzystania z głębokiego uczenia się w PyBrain, mam nadzieję, że ktoś może podać przykłady, które pokazałyby podstawową koncepcję użycia.

Próbowałem zainicjować za pomocą:

epochs = 100 
layerDims = [768,100,100,1] 

net = buildNetwork(*layerDims) 
dataset = self.dataset 
trainer = DeepBeliefTrainer(net, dataset=dataSet) 
trainer.trainEpochs(epochs) 

próbuję użyć SupervisedDataset dla regresji, ale nie tylko trening. Czy ktoś osiągnął sukces dzięki użyciu trenera głębokiego uczenia się do nadzorowanego uczenia maszynowego? I jak to zrobiłeś?

Błąd pojawia się:

File "/Library/Python/2.7/site-packages/PyBrain-0.3.1-py2.7.egg/pybrain/structure/networks/rbm.py", line 39, in __init__ 
self.con = self.net.connections[self.visible][0] 
KeyError: None 

Answer 1

To dlatego początkowej sieci: net = buildNetwork(*layerDims) nie posiada warstwę o nazwie widocznej warstwy w swojej głębokiej sieci przekonań, która jest „widoczny”. Aby go znaleźć w początkowej sieci, możesz zrobić coś takiego:

net.addInputModule(LinearLayer(input_dim, 'visible')) 
[...] 
trainer = DeepBeliefTrainer(net, dataset=dataSet)