目前我正在使用 pybrain 的 NFQ 算法。我想尝试不同类型的网络(例如隐藏层中的神经元数量)是否有可能做到这一点?
self.controller = ActionValueNetwork(3,3)
例如,让我设置输入和输出神经元。
谢谢
目前我正在使用 pybrain 的 NFQ 算法。我想尝试不同类型的网络(例如隐藏层中的神经元数量)是否有可能做到这一点?
self.controller = ActionValueNetwork(3,3)
例如,让我设置输入和输出神经元。
谢谢
不幸的是,我发现使用 pyBrain 本身提供的函数无法做到这一点,因为只有一个ActionValueNetwork
构造函数。
但是您可以自己为 pyBrain 添加一些功能来实现这一目标。昨天我一直在研究 pyBrain 的这一部分,做这件事似乎并不难。查看该类的pybrain/rl/learners/valuebased/interface.py
文件ActionValueNetwork
。您可以在那里添加您自己的构造函数并使用更多参数并BuildNetwork()
使用它调用。对于BuildNetwork()
功能看pybrain/tools/shortcuts.py
我希望这有帮助!