Pybrain-working-with-recurrent-networks

PyBrain-リカレントネットワークでの作業

リカレントネットワークはフィードフォワードネットワークと同じですが、各ステップでデータを覚えておく必要がある点のみが異なります。各ステップの履歴を保存する必要があります。

私たちは方法を学びます-

• リカレントネットワークを作成する
• モジュールと接続の追加

リカレントネットワークの作成

リカレントネットワークを作成するには、以下に示すようにRecurrentNetworkクラスを使用します-

rn.py

from pybrain.structure import RecurrentNetwork
recurrentn = RecurrentNetwork()
print(recurrentn)

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python rn.py

C:\pybrain\pybrain\src>python rn.py
RecurrentNetwork-0
Modules:
[]
Connections:
[]
Recurrent Connections:
[]

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リカレントネットワークのリカレント接続と呼ばれる新しい接続を確認できます。 現在、利用可能なデータはありません。

レイヤーを作成し、モジュールに追加して接続を作成しましょう。

モジュールと接続の追加

レイヤー、つまり入力、非表示、出力を作成します。 レイヤーが入力および出力モジュールに追加されます。 次に、非表示への入力、出力への非表示、および非表示から非表示への繰り返し接続を作成します。

モジュールと接続があるリカレントネットワークのコードは次のとおりです。

rn.py

from pybrain.structure import RecurrentNetwork
from pybrain.structure import LinearLayer, SigmoidLayer
from pybrain.structure import FullConnection
recurrentn = RecurrentNetwork()

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

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

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

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

print(recurrentn)

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python rn.py

C:\pybrain\pybrain\src>python rn.py
RecurrentNetwork-6
Modules:
[<LinearLayer 'rn_in'>, <SigmoidLayer 'rn_hidden'>,
   <LinearLayer 'rn_output'>]
Connections:
[<FullConnection 'FullConnection-4': 'rn_hidden' -> 'rn_output'>,
   <FullConnection 'FullConnection-5': 'rn_in' -> 'rn_hidden'>]
Recurrent Connections:
[<FullConnection 'FullConnection-3': 'rn_hidden' -> 'rn_hidden'>]

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上記の出力では、モジュール、接続、繰り返し接続を確認できます。

次に示すように、アクティブ化メソッドを使用してネットワークをアクティブ化します-

rn.py

以前に作成したものに以下のコードを追加します-

#activate network using activate() method
act1 = recurrentn.activate((2, 2))
print(act1)

act2 = recurrentn.activate((2, 2))
print(act2)

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python rn.py

C:\pybrain\pybrain\src>python rn.py
[-1.24317586]
[-0.54117783]

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