pybrainのトレーナーを使用してネットワークをトレーニングする方法を見てきました。 この章では、Pybrainで利用可能な最適化アルゴリズムを使用してネットワークをトレーニングします。
例では、以下に示すようにインポートする必要があるGA最適化アルゴリズムを使用します-
from pybrain.optimization.populationbased.ga import GA以下は、GA最適化アルゴリズムを使用したトレーニングネットワークの実用例です-
from pybrain.datasets.classification import ClassificationDataSet
from pybrain.optimization.populationbased.ga import GA
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
# create XOR dataset
ds = ClassificationDataSet(2)
ds.addSample([0., 0.], [0.])
ds.addSample([0., 1.], [1.])
ds.addSample([1., 0.], [1.])
ds.addSample([1., 1.], [0.])
ds.setField('class', [ [0.],[1.],[1.],[0.]])
net = buildNetwork(2, 3, 1)
ga = GA(ds.evaluateModuleMSE, net, minimize=True)
for i in range(100):
net = ga.learn(0)[0]
print(net.activate([0,0]))
print(net.activate([1,0]))
print(net.activate([0,1]))
print(net.activate([1,1]))以下に示すように、入力に対するネットワーク上のactivateメソッドは、出力とほぼ一致します-
C:\pybrain\pybrain\src>python example15.py
[0.03055398]
[0.92094839]
[1.12246157]
[0.02071285]