【发布时间】：2012-02-18 11:15:43
【问题描述】：
我目前正在尝试使用 pybrain 创建一个用于股票价格预测的神经网络。到目前为止，我只使用了具有二进制输出的网络。对于那些网络，sigmoid 内层就足够了，但我认为这不是预测价格的正确方法。 问题是，当我创建这样一个完全线性的网络时，我总是会收到类似的错误
RuntimeWarning：反向传播训练时在方格中遇到溢出。
我已经缩减了输入。可能是因为我的训练集的大小（每个训练集 50000 个条目）？ 以前有人做过类似的事情吗？
【问题讨论】：
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另外，我读到的关于神经网络的内容是，如果你有所有线性层，那么网络只能对线性函数进行建模。如果您希望能够建模非线性而不是需要一些非线性激活函数（例如 sigmoid）：ftp.sas.com/pub/neural/FAQ2.html#A_act
标签： python neural-network backpropagation forecasting pybrain