【发布时间】：2019-11-11 09:07:33
【问题描述】：
Ciao， 我正在研究 R 中的神经网络。 我曾经在 python 中使用 Keras 编写过这类东西，所以我希望能够为不同的层设置不同的激活函数。
让我解释一下。假设我想构建一个有 2 个隐藏层（比如 5 个和 4 个神经元）和一个介于 -1 和 1 之间的输出的神经网络。
我想在隐藏层设置RELU或softplus，在输出层设置tanh。
这里的问题是 neuralnet 包让我只能通过参数 act.fun 选择一个激活函数：
> nn <- neuralnet(data = data, hidden = c(5, 4), act.fun =tanh)
我尝试将 act.fun 参数设置为 c(softplus, softplus, tanh) 但我当然会收到错误，因为 neuralnet 函数只需要一个函数对于那个论点。
你知道我如何以这种方式设置神经网络吗？在互联网上，我只能找到用这个包构建的非常基本的线性神经网络。如果不可能，这意味着这个包几乎没有用，因为它只能构建“线性模型”（？？！）
非常感谢， 咻
【问题讨论】：
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也许有可能？但是那个包不是一个等同于 Keras 的框架。如果您已经在 Python 中使用过 Keras，并且目前正在使用 R，you can use Keras from R。尽管如此，它还是使用 reticulate 来通过 Python，所以如果您已经对该界面感到满意，那么您最好还是坚持使用它，除非这是 R 中更大项目的一部分。
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@alistaire Thsx 供您发表评论。不幸的是，我无法在当前使用的版本上安装 Keras，也无法升级它。
标签： r neural-network layer relu