PyBrain基于 Python 的機器學(xué)習(xí)庫

PyBrain的概念是將一系列的數(shù)據(jù)處理的算法封裝到被稱之為Module的模塊中。一個最小的Module通常包含基于機器學(xué)習(xí)算法的可調(diào)整的參數(shù)集合。Modules包含一個輸入和輸出的buffer，外加誤差buffer用于存在誤差反向傳播的場景。

Modules被嵌入到Network類中，并且使用Connection對象進行連接，其中可能包含一系列可調(diào)整的參數(shù)，比如連接的權(quán)重。而Network類本身又是一個Module，因此可以基于此構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。庫中有快捷的方式構(gòu)造最常用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但原則上這個系統(tǒng)允許嵌入最隨機的連接方式來形成一個無循環(huán)圖。

網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)通過Trainer進行調(diào)節(jié)，它從Dataset中學(xué)習(xí)到最優(yōu)化的參數(shù)。還有的增強方式的實驗是通過相關(guān)的最優(yōu)化的目標(biāo)構(gòu)造模擬環(huán)境進行參數(shù)學(xué)習(xí)。