PyBrain的概念是将一系列的数据处理的算法封装到被称之为Module的模块中。一个最小的Module通常包含基于机器学习算法的可调整的参数集合。Modules包含一个输入和输出的buffer，外加误差buffer用于存在误差反向传播的场景。
Modules被嵌入到Network类中，并且使用Connection对象进行连接，其中可能包含一系列可调整的参数，比如连接的权重。而Network类本身又是一个Module，因此可以基于此构建多层网络结构。库中有快捷的方式构造最常用网络结构，但原则上这个系统允许嵌入最随机的连接方式来形成一个无循环图。
网络中的参数通过Trainer进行调节，它从Dataset中学习到最优化的参数。还有的增强方式的实验是通过相关的最优化的目标构造模拟环境进行参数学习。
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