Come eseguire un addestramento supervisionato per il deepbelief in PyBrain?

Question

Ho difficoltà a far funzionare DeepBeliefTrainer sui miei dati in PyBrain/Python. Dal momento che non riesco a trovare esempi diversi da quelli non supervisionati su come utilizzare l'apprendimento approfondito in PyBrain, spero che qualcuno possa fornire esempi che mostrino un concetto base di utilizzo.

ho cercato di inizializzare utilizzando:

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

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

cerco di usare un SupervisedDataset per la regressione, ma la formazione non riesce proprio. Qualcuno è riuscito a utilizzare l'istruttore di deeplearning per l'apprendimento automatico supervisionato? E come hai fatto?

errore che ottengo:

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

E 'perché la rete iniziale: net = buildNetwork(*layerDims) non hai un livello con il nome dello strato visibile nella rete convinzione profonda, che è 'visibile'. Quindi, per trovarlo mappato nella rete iniziale, puoi fare qualcosa del tipo:

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