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現在、株価予測のためにpybrainを使用してニューラルネットワークを作成しようとしています。これまでは、ネットワークをバイナリ出力でしか使用していませんでした。それらのネットワークに対しては、シグモイドの内層は十分でしたが、これは価格を予測するための適切なアプローチではないと私は考えています。 問題は、私は、このような完全線形ネットワークを作成するとき、私はいつもPybrain：完全リニアネットワーク
RuntimeWarningのようなエラーが出るということ、である：オーバーフローは、バックプロパゲーション訓練ながら広場に遭遇しました。
私はすでに入力を縮小しました。私の訓練セットのサイズ（訓練セットあたり50000エントリ）のせいかもしれませんか？ 誰もこれの前に何かをしましたか？
また、私が神経ネットワークについて読んだことは、すべての線形層を持っていれば、ネットワークは線形関数しかモデル化できないということです。非線形性をモデル化できるようにするには、非線形活性化関数（シグモイドなど）が必要です。ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ2.html#A_act – User