PyBrain: trabajar con redes

Una red se compone de módulos y se conectan mediante conexiones. En este capítulo, aprenderemos a:

• Crear red
• Analizar red

Creando Red

Vamos a utilizar el intérprete de Python para ejecutar nuestro código. Para crear una red en pybrain, tenemos que usarbuildNetwork api como se muestra a continuación -

C:\pybrain\pybrain>python
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>>
>>> from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
>>> network = buildNetwork(2, 3, 1)
>>>

Hemos creado una red usando buildNetwork () y los parámetros son 2, 3, 1 lo que significa que la red se compone de 2 entradas, 3 ocultas y una única salida.

A continuación se muestran los detalles de la red, es decir, módulos y conexiones:

C:\pybrain\pybrain>python
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
>>> network = buildNetwork(2,3,1)
>>> print(network)
FeedForwardNetwork-8
   Modules:
   [<BiasUnit 'bias'>, <LinearLayer 'in'>, <SigmoidLayer 'hidden0'>,
<LinearLay er 'out'>]
   Connections:
   [<FullConnection 'FullConnection-4': 'hidden0' -> 'out'>, <FullConnection 'F
ullConnection-5': 'in' -> 'hidden0'>, <FullConnection 'FullConnection-6': 'bias'
-< 'out'>, <FullConnection 'FullConnection-7': 'bias' -> 'hidden0'>]
>>>

Los módulos constan de capas y la conexión se realiza a partir de objetos de conexión completa. Entonces, cada uno de los módulos y la conexión se nombran como se muestra arriba.

Analizando Red

Puede acceder a las capas del módulo y la conexión individualmente consultando sus nombres de la siguiente manera:

>>> network['bias']
<BiasUnit 'bias'>
>>> network['in']
<LinearLayer 'in'>