没有学习悬崖的深层神经网络！与scikit learn兼容的包装库。
scikit-neuralnetwork的Python项目详细描述
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scikit神经网络
没有学习悬崖的深层神经网络实现！这个库实现了多层感知器，作为功能强大的Lasagne库的包装器，它与scikit-learn兼容，可以提供更友好的用户界面和pythonic界面。
注意：由于7月18-20日的nucl.ai Conference，这个项目是可能的。加入我们维也纳！
功能
由于底层的Lasagne实现，此库支持以下神经网络功能，这些功能在直观的well documentedapi中公开：
- 激活函数-
- 非线性：Sigmoid，Tanh，Rectifier。
- 线性：Linear，Gaussian，Softmax。
- 层类型-Convolution（灰度和颜色，2d），Dense（标准，1d）。
- 学习规则-sgd，momentum，nesterov，adadelta，adagrad，rmsprop。
- 正则化-L1、L2和dropout。
- dataset格式-numpy.ndarray，scipy.sparse，即将推出：迭代器。
如果缺少所需的功能，请考虑打开一个GitHub Issue并详细解释用例，我们将看到我们可以做什么。
安装
要下载和设置最新的官方版本，可以直接从pypi下载和设置：
> pip install scikit-neuralnetwork
这将安装Lasagne的副本作为依赖项。我们建议您使用python的虚拟环境。
然后，可以使用nosetests -v sknn运行测试，其他示例或基准测试可以在examples/文件夹中找到。
开始
该库支持回归器（估计输入的连续输出）和分类器（预测特征的标签）。这是与sklearn兼容的api:
fromsknn.mlpimportClassifier,Layernn=Classifier(layers=[Layer("Rectifier",units=100),Layer("Linear")],learning_rate=0.02,n_iter=10)nn.fit(X_train,y_train)y_valid=nn.predict(X_valid)score=nn.score(X_test,y_test)
generated documentation作为一个独立页面，您可以在其中找到有关参数的更多信息，以及User Guide中的示例。
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