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Python NeuralNetwork.teach方法代码示例

本文整理汇总了Python中NeuralNetwork.NeuralNetwork.teach方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python NeuralNetwork.teach方法的具体用法?Python NeuralNetwork.teach怎么用?Python NeuralNetwork.teach使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在NeuralNetwork.NeuralNetwork的用法示例。


在下文中一共展示了NeuralNetwork.teach方法的2个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: NeuralNetwork

# 需要导入模块: from NeuralNetwork import NeuralNetwork [as 别名]
# 或者: from NeuralNetwork.NeuralNetwork import teach [as 别名]
mysp=sp()


nn = NeuralNetwork([2,2,4,2,1]) # Erstelle neues Neurales Netzwerk mit 2 Eingangsneuronen, 6 Hidden-Neuronen und 1 Ausgangsneuronen.
# Möglich wäre auch: NeuralNetwork([2,6,7,3,1]) also mit mehren Hidden Layern!

s_in = n.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) #Trainingsdaten Input
s_teach = n.array([[0], [1], [1], [0]])          #Trainingsdaten Output
#s_teach = n.array([[0,0], [1,1], [1,1], [0,0]])          #Trainingsdaten Output




mysp.record('start')
nn.teach(s_in, s_teach ,0.2,50000)  # Trainiren: 
mysp.record('ende')

mysp.printRecords()
#s_in: Input Daten als numpy-Array
#s_teach: Output Daten als numpy-Array
# optional: epsilon=0.2: Lernfaktor
# optional: repeats=10000: Wiederholungen


for i in [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1,1]]:
    print(i,nn.guess(i))

# whoaaaa: sichern von Daten zum laden fürs nächste Mal ;)
#nn.save('savetest') # erzeugt eine 'savetest.npz' Datei! (alles unchecked!, überschreiben ohne Warnung!)
    
开发者ID:ascenator,项目名称:praktikumNN,代码行数:31,代码来源:XOR.py

示例2: open

# 需要导入模块: from NeuralNetwork import NeuralNetwork [as 别名]
# 或者: from NeuralNetwork.NeuralNetwork import teach [as 别名]
f = open('bla.txt','w')

#f.write(str(s_in))  
for i in s_in:
    f.write(str(i) + "nnn")
    f.write(str(i.shape))
f.close()

from NeuralNetwork import NeuralNetwork

nn = NeuralNetwork([64,40,6]) 



nn.teach(n.array(s_in), n.array(s_teach) ,0.03,25000)  # Trainiren: 

#nn.teach(s_in, s_teach ,0.3,25000)  # Trainiren: 
print('char / char (bin) / NN output (bin) / NN output (raw)')
for i in [3, 7, 9, 14, 25]:
    dataout = nn.guess(s_in[i])
    print(data[1][i], s_teach[i] , n.around(dataout) , dataout)

# whoaaaa: sichern von Daten zum laden fürs nächste Mal ;)
#nn.save('savetest') # erzeugt eine 'savetest.npz' Datei! (alles unchecked!, überschreiben ohne Warnung!)
    
#nn.load('savetest') # läd eine 'savetest.npz' Datei! (alles unchecked!)



开发者ID:ascenator,项目名称:praktikumNN,代码行数:28,代码来源:AlphaNum.py


注:本文中的NeuralNetwork.NeuralNetwork.teach方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。