PyBrain - PyBrain 网络简介

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PyBrain 是一个为使用 Python 进行机器学习而开发的库。机器学习中有一些重要的概念，其中之一就是网络。网络由模块组成，它们通过连接进行连接。

简单神经网络的布局如下 -

Pybrain 支持前馈网络、循环网络等神经网络。

前馈网络是一种神经网络，节点之间的信息向前移动，永远不会向后传播。前馈网络是人工神经网络中第一个也是最简单的网络。信息从输入节点传递到隐藏节点，然后传递到输出节点。

这是一个简单的前馈网络布局。

圆圈被称为模块，带箭头的线是模块的连接。

节点A、B、C和D是输入节点

H1、H2、H3、H4是隐藏节点，O 是输出。

在上面的网络中，我们有 4 个输入节点、4 个隐藏层和 1 个输出。图中显示的行数表示模型中在训练过程中调整的权重参数。

循环网络与前馈网络类似，唯一的区别是它必须记住每一步的数据。每个步骤的历史记录都必须保存。

这是循环网络的简单布局 -