神经网络错误率不会进展

Question

神经网络菜鸟在这里。 我正在使用PyBrain来尝试创建一个学习音乐的网络。 我的数据集由大约一百首歌曲组成，其中网络的输入是两个音符，目标是接下来的两个音符。 每个音符由音符/和弦组合的int表示，音符的八度音程为int，音符持续时间为浮点数。 我的网络看起来像这样：

    net = RecurrentNetwork()
    net.addInputModule(LinearLayer(6, name='in'))
    net.addModule(LSTMLayer(50, name='hidden1'))
    net.addModule(LSTMLayer(50, name='hidden2'))
    net.addOutputModule(LinearLayer(6, name='out'))
    net.addConnection(FullConnection(net['in'], net['hidden1'], name='c1'))
    net.addConnection(FullConnection(net['hidden1'], net['hidden2'], name='c3'))
    net.addRecurrentConnection(FullConnection(net['hidden2'], net['hidden1'], name='c4'))
    net.addConnection(FullConnection(net['hidden2'], net['out'], name='c5'))
    net.sortModules()

使用数据集和培训师如下：

ds = SupervisedDataSet(6, 6)
trainer = BackpropTrainer(net, ds, verbose = True, momentum = 0.01)

我的问题是，当我训练网络时，我得到一个巨大的错误（E.G。24569847209.8），它似乎永远不会下降，它随着每个时代而变化，但它总是在同一个数字上徘徊。

在训练网络之后，它通过将两个随机音符作为输入来创建一首歌曲，然后生成目标，然后将目标作为输入传回，并一遍又一遍地重复直到它有一首完整的歌曲。但我发现它所做的只是一遍又一遍地写输出，就像它只是学习一个固定目标一样。

我真的不确定我所拥有的是什么导致了这个问题。如果有一些信息我应该包括在内请告诉我。

Answer 1

我似乎已经解决了学习问题！我培训时，我的网络错误正在逐渐减少！我使用的是错误的训练师。由于我使用的是递归神经网络，我不应该使用反向传播训练器。我现在正在使用RPropMinusTrainer。要修复，请执行以下操作：

trainer = BackpropTrainer(net, ds, verbose = True, momentum = 0.01)

改成了

trainer = RPropMinusTrainer(net, dataset=ds, verbose = True)