not clear in example

[Maksim Shcherbakov]

Hi

It's not clear to me: hereby the extract from the example published here: https://code.google.com/p/neurolab/

 >>> # Create network with 2 inputs, 5 neurons in input layer and 1 in output layer

        >>> net = nl.net.newff([[-0.5, 0.5], [-0.5, 0.5]], [5, 1])

Two questions:

1. It seems 5 neurons in the hidden layer?
   
2. len(net.layers) gives '2'. it means 'newff' doesn;t count input layer?
   

Thanks for help, 

Maxim

[Mark Vicuna]

Hi,

  This is just a guess.

  The input layer connects to layer 0 so it doesn't need any inputs or outputs so it can ignored as a seperate layer.

  

  Look at the example on modifying the weights and biases and look at the Layer class. You'll see the inputs represented in the data.

  net.layers[0].np['w'] should have an array of a shape (2,5) i.e. 2 inputs connected to 5 nodes.

[Evgeny Zuev]

 Не понял, а что вы ожидали получить 

>>>  len(net.layers)

от 2х слойной сети?

[Maksim Shcherbakov]

Mark, thanks

суббота, 2 августа 2014 г., 3:25:45 UTC+4 пользователь Mark Vicuna написал:

[Maksim Shcherbakov]

Евгений, 

получается в вашей реализации входной слой = скрытый слой? Это мне и было непонятно. Спасибо за разъяснение.

суббота, 2 августа 2014 г., 13:48:49 UTC+4 пользователь Evgeny Zuev написал: