【问题标题】:R Neural Network package with multiple hidden layers具有多个隐藏层的 R 神经网络包
【发布时间】:2014-07-24 11:39:00
【问题描述】:

我一直在 matlab 上使用神经网络,但无法找到允许 NN 使用多个隐藏层的包。 R Machine Learning Task View 建议使用“nnet”包,但它只允许对我没有用的一层网络。

是否有其他软件包可以像 matlab 一样训练复杂的神经网络?

(如果有,CRAN 页面可能应该更新。关于如何做到这一点的任何想法??)

【问题讨论】:

    标签: r neural-network cran


    【解决方案1】:

    neuralnet 允许这样做,您指定一个向量,其中包含每个隐藏层中的节点数。

    您链接的页面上提到了RSNNS(斯图加特神经网络模拟器的接口),它还允许多个隐藏层和复杂的拓扑结构。

    至于更新机器学习和统计学习任务视图,您可以联系维护者,其姓名和电子邮件地址显示在页面顶部。

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      R中有几个神经网络包:

      • Mxnet - LSTM NN & GRU NN & RNN
      • RNN - LSTM NN & GRU NN & RNN
      • Nnet - 具有单个隐藏层的前馈神经网络
      • NeuralNet - 反向传播 NN
      • TSDyn - 单变量时间序列 (NnetTS) 的短期预测
      • GMDH - 使用单变量时间序列的短期预测 数据处理神经网络的群方法
      • RSNNS - 斯图加特神经网络模拟器 - 足够高级 对于许多架构。包括 Jordan 和 Elman 神经网络
      • H2o.ai - 深度学习 API,反向传播 w/ many
        超参数
      • Deepnet - 少数深度学习架构和神经网络 算法,包括BP、RBM、DBN
      • R 中的 Tensorflow - 深度学习 API,多个 ANN 可用

      【讨论】:

        猜你喜欢
        • 1970-01-01
        • 1970-01-01
        • 2015-03-15
        • 1970-01-01
        • 1970-01-01
        • 1970-01-01
        • 1970-01-01
        • 2017-05-21
        • 1970-01-01
        相关资源
        最近更新 更多