Pybrain-connections

PyBrain-接続

接続はレイヤーと同様に機能します。唯一の違いは、ネットワーク内のあるノードから別のノードにデータをシフトすることです。

この章では、以下について学習します-

• 接続について
• 接続を作成する

接続について

ネットワークの作成中に使用される接続の動作例を次に示します。

例

*ffy.py*

from pybrain.structure import FeedForwardNetwork
from pybrain.structure import LinearLayer, SigmoidLayer
from pybrain.structure import FullConnection

network = FeedForwardNetwork()

#creating layer for input => 2 , hidden=> 3 and output=>1
inputLayer = LinearLayer(2)
hiddenLayer = SigmoidLayer(3)
outputLayer = LinearLayer(1)

#adding the layer to feedforward network
network.addInputModule(inputLayer)
network.addModule(hiddenLayer)
network.addOutputModule(outputLayer)

#Create connection between input ,hidden and output
input_to_hidden = FullConnection(inputLayer, hiddenLayer)
hidden_to_output = FullConnection(hiddenLayer, outputLayer)

#add connection to the network
network.addConnection(input_to_hidden)
network.addConnection(hidden_to_output)
network.sortModules()

print(network)

出力

C:\pybrain\pybrain\src>python ffn.py
FeedForwardNetwork-6
Modules:
[<LinearLayer 'LinearLayer-3'>, <SigmoidLayer 'SigmoidLayer-7'>,
   <LinearLayer 'LinearLayer-8'>]
Connections:
[<FullConnection 'FullConnection-4': 'SigmoidLayer-7' -> 'LinearLayer-8'>,
   <FullConnection 'FullConnection-5': 'LinearLayer-3' -> 'SigmoidLayer-7'>]

接続を作成する

Pybrainでは、以下に示すように接続モジュールを使用して接続を作成できます-

例

*connect.py*

from pybrain.structure.connections.connection import Connection
class YourConnection(Connection):
   def __init__(self, *args, **kwargs):
      Connection.__init__(self, *args, **kwargs)
   def _forwardImplementation(self, inbuf, outbuf):
      outbuf += inbuf
   def _backwardImplementation(self, outerr, inerr, inbuf):
      inerr += outer

接続を作成するには、forwardImplementation（）_とbackwardImplementation（）_の2つのメソッドがあります。

__forwardImplementation（）_は、_inbuf_という着信モジュールの出力バッファーと、_outbuf_という発信モジュールの入力バッファーで呼び出されます。 _inbuf_は、発信モジュール_outbuf_に追加されます。

backwardImplementation（）は、_outerr _、 inerr_、および_inbuf_で呼び出されます。 発信モジュールエラーは、 backwardImplementation（）_の着信モジュールエラーに追加されます。

ここで、ネットワークで YourConnection を使用してみましょう。

*testconnection.py*

from pybrain.structure import FeedForwardNetwork
from pybrain.structure import LinearLayer, SigmoidLayer
from connect import YourConnection

network = FeedForwardNetwork()

#creating layer for input => 2 , hidden=> 3 and output=>1
inputLayer = LinearLayer(2)
hiddenLayer = SigmoidLayer(3)
outputLayer = LinearLayer(1)

#adding the layer to feedforward network
network.addInputModule(inputLayer)
network.addModule(hiddenLayer)
network.addOutputModule(outputLayer)

#Create connection between input ,hidden and output
input_to_hidden = YourConnection(inputLayer, hiddenLayer)
hidden_to_output = YourConnection(hiddenLayer, outputLayer)

#add connection to the network
network.addConnection(input_to_hidden)
network.addConnection(hidden_to_output)
network.sortModules()

print(network)

出力

C:\pybrain\pybrain\src>python testconnection.py
FeedForwardNetwork-6
Modules:
[<LinearLayer 'LinearLayer-3'>, <SigmoidLayer 'SigmoidLayer-7'>,
   <LinearLayer 'LinearLayer-8'>]
Connections:
[<YourConnection 'YourConnection-4': 'LinearLayer-3' -> 'SigmoidLayer-7'>,
   <YourConnection 'YourConnection-5': 'SigmoidLayer-7' -> 'LinearLayer-8'>]