python-neurolab前馈神经网络

谁能给我解释一下如何使用这个图书馆：

要创建遵循以下规则的神经网络：

前馈多层：

3层，225个输入，50个隐藏，10个输出

（因为输入是15x15黑白图像，所以输出是10位数字）

反向误差传播

我在OSX上安装PyBrain时遇到了问题，也许这样会更容易。

一些人认为： 将numpy作为np导入

import neurolab as nl

input = np.random.uniform(0, 0.1, (1000, 225))
output = input[:,:10] + input[:,10:20]
# 2 layers with 225 inputs 50 neurons in hidden\input layer and 10 in output
# for 3 layers use some thet: nl.net.newff([[0, .1]]*225, [50, 40, 10])
net = nl.net.newff([[0, .1]]*225, [50, 10])
net.trainf = nl.train.train_bfgs

e = net.train(input, output, show=1, epochs=100, goal=0.0001)

参见示例

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医生：

谢谢，我终于抛弃了neurolab，改用pybrain。neurolab没有很好的接口，许多配置需要对对象、dict等字段进行黑客攻击，这很糟糕。随机数对我来说不是一个明确的例子，你能用另一个例子吗？也许是虹膜数据。