Pybrain 简明教程
Training Network Using Optimization Algorithms
我们已经看到了如何使用pybrain中的训练器训练网络。在本章中，将使用Pybrain提供的优化算法来训练网络。
在示例中，我们将使用GA优化算法，需要导入如下所示：
from pybrain.optimization.populationbased.ga import GAExample
下面是一个使用GA优化算法训练网络的工作示例：
from pybrain.datasets.classification import ClassificationDataSet
from pybrain.optimization.populationbased.ga import GA
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
# create XOR dataset
ds = ClassificationDataSet(2)
ds.addSample([0., 0.], [0.])
ds.addSample([0., 1.], [1.])
ds.addSample([1., 0.], [1.])
ds.addSample([1., 1.], [0.])
ds.setField('class', [ [0.],[1.],[1.],[0.]])
net = buildNetwork(2, 3, 1)
ga = GA(ds.evaluateModuleMSE, net, minimize=True)
for i in range(100):
net = ga.learn(0)[0]
print(net.activate([0,0]))
print(net.activate([1,0]))
print(net.activate([0,1]))
print(net.activate([1,1]))