python - Pybrain：完全线性网络

Question

我目前正在尝试使用 pybrain 创建一个用于股票价格预测的神经网络。到目前为止，我只使用了具有二进制输出的网络。对于那些网络，sigmoid 内层就足够了，但我认为这不是预测价格的正确方法。问题是，当我创建这样一个完全线性的网络时，我总是会遇到类似的错误

RuntimeWarning：反向传播训练时在方格中遇到溢出。

我已经缩小了输入。可能是由于我的训练集的大小（每个训练集 50000 个条目）？有没有人做过这样的事情？

Answer 1

尝试将 log() 应用于价格属性 - 然后将所有输入和输出缩放到 [-1..1] - 当然，当您想从网络输出中获取价格时，您必须反转 log()与 exp()