Python Neurolab前馈神经网络

Question

有人能给我解释一下怎么使用这个库吗：

http://code.google.com/p/neurolab/

我想用它来创建一个神经网络，遵循以下规则：

1. 前馈多层网络：3层，225个输入，50个隐藏层节点和10个输出

   （因为输入是15x15的黑白图像，输出是10个数字）

2. 反向误差传播

我在Mac上安装PyBrain遇到问题，也许用这个会简单一些。

Answer 1

有些内容是这样的：

导入numpy库，命令是：import numpy as np

import neurolab as nl

input = np.random.uniform(0, 0.1, (1000, 225))
output = input[:,:10] + input[:,10:20]
# 2 layers with 225 inputs 50 neurons in hidden\input layer and 10 in output
# for 3 layers use some thet: nl.net.newff([[0, .1]]*225, [50, 40, 10])
net = nl.net.newff([[0, .1]]*225, [50, 10])
net.trainf = nl.train.train_bfgs

e = net.train(input, output, show=1, epochs=100, goal=0.0001)

可以查看这个例子：http://packages.python.org/neurolab/ex_newff.html，以及文档：http://packages.python.org/neurolab/lib.html#neurolab.train.train_bfgs