我训练了一个ffnn来适应pybrain的未知功能。我是这样建立ffnn的
net = buildNetwork(1, 2, 1,hiddenclass=TanhLayer)
我让pybrain用命令打印网络的参数
^{pr2}$pybrain把参数还给我
^{3}$现在我想在另一个脚本中使用这个拟合函数。我试过了
def netp(Q):
net = buildNetwork(1, 2, 1,hiddenclass=TanhLayer)
net._setParameters=(1.76464967 , 0.46764103 , 1.63394395 ,-0.95327762 , 1.19760151, -1.20449402, -1.34050959)
arg=1.0/float(Q)
p=float(net.activate([arg]))
return p
问题是从网络返回的值完全不在考虑范围之内。示例
0.0749046652125 1.0
-2.01920546405 0.5
-1.54408069672 0.333333333333
1.05895945271 0.25
-1.01314347373 0.2
1.56555648799 0.166666666667
0.0824497539453 0.142857142857
0.531176423655 0.125
0.504185707604 0.111111111111
0.841424535805 0.1
其中第一列为网络的输出,第二列为输入。网络的输出必须接近输入值。 怎么了?我哪里做错了?是过度合身的问题还是我遗漏了什么?在
打字错误:
这行代码用元组有效地替换了private
^{pr2}$_setParamethers
方法。尝试将此行替换为会有帮助的。在
第二,看不出
1/Q
操作的原因,这么简单收益率
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