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मैंने हाल ही में कुछ मशीन लर्निंग शोध करने के लिए pyBrain का उपयोग करना शुरू कर दिया है। मुझे जीएएस और एएनएन में दिलचस्पी है - हालांकि इस तथ्य को तुच्छ मानते हैं कि पाइब्रेन होमपेज जीए को लाइब्रेरी की विशेषताओं में से एक के रूप में सूचीबद्ध करता है, जीए प्रोग्रामिंग पर पीईब्रेन दस्तावेज में कुछ भी प्रतीत नहीं होता है (उदाहरण के लिए क्रोमोसोम चयन, फिटनेस फ़ंक्शन इत्यादि), और पीईबी्रेन साइट (AFAIK) पर जीए से जुड़े कोई उदाहरण नहीं हैं।जेबनेटिक एल्गोरिदम उदाहरण/Pybrain के लिए ट्यूटोरियल?

इसके अलावा, समान रूप से आश्चर्यजनक बात यह है कि पीईब्रेन का उपयोग करके जीए उदाहरणों को खोजने के लिए मेरी सभी खोजें भी कुछ भी नहीं मिली हैं। क्या किसी के पास कोड का लिंक है जो पीएब्रेन का उपयोग करके जीए उदाहरण दिखाता है?

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क्या आपको कोई समाधान या कुछ ऐसा मिल गया जो मदद कर सकता है? मैं आधिकारिक दस्तावेज – Donbeo

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में खो गया हूं http://stackoverflow.com/questions/15751723/how-to-train-a-neural-network-to-supervised-data-set-using-pybrain-black-box-opt –

उत्तर

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पायब्रेन एक बहुत व्यापक पुस्तकालय है, और इसका ध्यान प्रभावी ढंग से ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम के बजाय न्यूरल नेट के आसपास प्रतीत होता है। यह फोकस अधिकांश विद्वानों के विषयों से प्रतिबिंबित होता है जो PyBrain के संदर्भ देते हैं।

कभी कम GA का जिसे उत्पन्न होने योग्य सार वर्ग जो न्यूनतम Black-box Optimization

के बारे में दस्तावेज़ पेज में वर्णन किया गया हालांकि, अपने दावे में जाहिरा तौर पर सही वहाँ कोई PyBrain आधारित हैं कि कर रहे हैं के माध्यम से PyBrain में समर्थित हैं इंटरनेट पर जीए उदाहरण पाएंगे। उदाहरण के लिए Evolvable कीवर्ड के कुछ लागू संदर्भ उदाहरण के लिए सभी PyBrain लाइब्रेरी के अपने स्रोत कोड और न्यूनतम उदाहरण या यूनिट-परीक्षणों के भंडारों को इंगित करते हैं ...

तथ्य यह है कि PyBrain अभी भी अनचाहे-विकसित है; इसका वर्तमान संस्करण 0.3 है, गोद लेने वालों के लिए एक उचित चेतावनी होगी, लेकिन लाइब्रेरी के आस-पास पर्याप्त रुचि और गतिविधि दिखाई देती है ताकि यह संकेत दिया जा सके कि यह एक सम्मानजनक उपकरण हो सकता है।