PyBrain:我如何在神经网络中设置特定的权重？

Question

我试图根据给定的事实重建一个神经网络。它有3个输入，一个隐藏层和一个输出。我的问题是权重也给定了，所以我不需要训练。

我在想也许我可以省去类似结构神经网络的训练，并相应地改变其值。你认为这样行吗？有其他想法吗。谢谢。

神经网络代码：

    net = FeedForwardNetwork()
    inp = LinearLayer(3)
    h1 = SigmoidLayer(1)
    outp = LinearLayer(1)

    # add modules
    net.addOutputModule(outp)
    net.addInputModule(inp)
    net.addModule(h1)

    # create connections
    net.addConnection(FullConnection(inp, h1))
    net.addConnection(FullConnection(h1, outp))

    # finish up
    net.sortModules()


    trainer = BackpropTrainer(net, ds)
    trainer.trainUntilConvergence()

保存培训并从How to save and recover PyBrain training?加载代码

# Using NetworkWriter

from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.tools.xml.networkwriter import NetworkWriter
from pybrain.tools.xml.networkreader import NetworkReader

net = buildNetwork(2,4,1)

NetworkWriter.writeToFile(net, 'filename.xml')
net = NetworkReader.readFrom('filename.xml')