RSNNS 包：循环神经网络答案

【问题标题】：RSNNS package: Recurring Neural networkRSNNS 包：循环神经网络
【发布时间】：2012-04-04 17:54:30
【问题描述】：

我正在 R 中训练循环神经网络 elman。

nn4

预测 = 预测(nn4,norm_testdata4)p>

每次运行此程序时，即使对于同一组输入参数（如 size、learnFunParams），预测值也会有所不同。如何为相同的参数值获得相同的预测值？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在代码开头包含以下行：

set.seed(1)

神经网络使用随机初始值，并且可以收敛到局部最小值。因此设置一个种子，生成相同的随机初始值，并且每次都得到相同的神经网络。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是因为每次使用predict时网络的内存都会发生变化。

Elman 网络根据输入加上前一个时间步的一组隐藏单元的状态来预测输出。因此，一旦您使用predict，网络的“内存”就会发生变化。第二次使用predict 时，网络的“新”内存与（在您的情况下，相同的）输入一起用于预测新值。

“及时”重置网络记忆的技巧，使用来自训练样本的输入预测（训练）目标。

【讨论】：