Как пройти тренинг по глубокому убеждению в PyBrain?

Question

У меня проблемы с тем, чтобы DeepBeliefTrainer работал с моими данными в PyBrain/Python. Поскольку я не могу найти никаких примеров, кроме как без присмотра, о том, как использовать глубокое обучение в PyBrain, я надеюсь, что кто-то может привести примеры, которые продемонстрировали бы основную концепцию использования.

Я попытался инициализировать с помощью:

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

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

Я пытаюсь использовать набор SupervisedDataset для регрессии, но обучение просто не удается. Кто-нибудь преуспел в использовании глубокого обучения тренера для контролируемого машинного обучения? И как ты это сделал?

Ошибка, которую я получаю:

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

Это потому, что ваша первоначальная сеть:net = buildNetwork(*layerDims) не имеет слоя с именем видимого слоя в вашей глубокой сети убеждений, который является "видимым". Итак, чтобы найти его в исходной сети, вы можете сделать что-то вроде:

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