如何在PyBrain中进行有监督的深度信念训练？

Question

我很难让DeepBeliefTrainer在PyBrain/Python中处理我的数据。因为我找不到任何例子，除了在无人监督的情况下如何使用PyBrain的深度学习之外，我希望有人能举一些例子来说明使用的基本概念。在

我尝试使用以下方法初始化：

epochs = 100
layerDims = [768,100,100,1]

net = buildNetwork(*layerDims)
dataset = self.dataset
trainer = DeepBeliefTrainer(net, dataset=dataSet)
trainer.trainEpochs(epochs)

我尝试使用一个SuperviedDataset来进行回归，但是培训失败了。有人成功地使用深度学习训练器进行机器监督学习？你是怎么做到的？在

我得到的错误：

^{pr2}$

Answer 1

这是因为你最初的人际网络： net = buildNetwork(*layerDims)在你的deep-confidence网络中没有一个名为visible的可见层。因此，为了在初始网络中找到映射，可以执行以下操作：

net.addInputModule(LinearLayer(input_dim, 'visible'))
[...]
trainer = DeepBeliefTrainer(net, dataset=dataSet)