pybrain 包中的 activate() 函数的语法是什么？答案

【问题标题】：What is the syntax of the activate() function in pybrain package?pybrain 包中的 activate() 函数的语法是什么？
【发布时间】：2014-12-28 11:32:49
【问题描述】：

我有一个代码可以构建一个 [2,3,1] 神经网络，其中包含一些具有完全连接的值。

from pybrain.structure import FeedForwardNetwork, LinearLayer, SigmoidLayer, FullConnection
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork

n = FeedForwardNetwork()

inLayer = LinearLayer(2)
hiddenLayer = SigmoidLayer(3)
outLayer = LinearLayer(1)

n.addInputModule(inLayer)
n.addModule(hiddenLayer)
n.addOutputModule(outLayer)

in2hidden = FullConnection(inLayer, hiddenLayer)
hidden2out = FullConnection(hiddenLayer, outLayer)
n.addConnection(in2hidden)
n.addConnection(hidden2out)

print n.activate([1, 2])

这是代码。很明显，activate() 函数将列表作为输入。我不明白列表的内容是什么。请帮忙。

【问题讨论】：

标签： artificial-intelligence neural-network backpropagation pybrain feed-forward

【解决方案1】：

你快到了。我刚刚对您的代码底部进行了以下更改：

n.addConnection(in2hidden)
n.addConnection(hidden2out)
n.sortModules()
testactivate = n.activate([0.6, 0.6])
print testactivate

我得到如下输出：[0.54307993]

n.activate 的输入，在本例中为 ([0.6, 0.6])，是前馈网络输入层的输入（在本例中需要两个输入）。

当然，您的输出每次都会不同，因为初始权重（在任何训练之前）将是随机分配的。

【讨论】：