PyBrain jest modułową biblioteką uczenia maszynowego dla Pythona. Jej celem jest zaoferowanie elastycznych, łatwych w użyciu, ale wciąż potężnych algorytmów dla zadań uczenia maszynowego oraz wielu predefiniowanych środowisk do testowania i porównywania algorytmów.

PyBrain to skrót od Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network Library. W rzeczywistości, najpierw wymyśliliśmy nazwę, a później odwróciliśmy ten dość opisowy „Backronym”.

Jak PyBrain jest inny?

Jest kilka bibliotek uczenia maszynowego, ale PyBrain ma być bardzo łatwą w użyciu modułową biblioteką, która może być używana przez początkujących studentów, ale nadal oferuje elastyczność i algorytmy dla state-of-the-artresearch. Nieustannie pracujemy nad coraz szybszymi algorytmami, rozwijamy nowe środowiska i poprawiamy użyteczność.

Co PyBrain potrafi

PyBrain, jak sugeruje jego nazwa, zawiera algorytmy dla sieci neuronowych, dla uczenia wzmacniającego (i kombinacji tych dwóch), dla uczenia bez nadzoru i ewolucji. Ponieważ większość obecnych problemów dotyczy ciągłych przestrzeni stanów i akcji, aproksymatory funkcji (takie jak sieci neuronowe) muszą być używane, aby poradzić sobie z dużym wymiarem. Nasza biblioteka jest zbudowana wokół sieci neuronowych w jądrze, a wszystkie metody treningowe przyjmują sieć neuronową jako instancję, która ma być trenowana. To sprawia, że PyBrain jest potężnym narzędziem do zadań w prawdziwym życiu.

Używanie PyBrain

PyBrain jest open source i jest darmowy dla każdego (jest na licencji BSD Software Licence). Po prostu pobierz go i zacznij używać algorytmów i modułów w swoim własnym projekcie lub przejrzyj dostępne tutoriale i przykłady. Jeśli używasz PyBrain do swoich badań, prosimy o cytowanie nas w swoich publikacjach. Użyj poniższego odnośnika lub zaimportuj ten odnośnik bibtex.

.