R语言做神经网络，多个输入多个输出的命令怎么写？

如题，只看见过多个输入一个输出的，多个输出，多个输出的却没见过。。。

使用 net 包中的 class.ind 函数就可以了. 以 R 语言自带的 iris 数据集为例，代码如下

1. library(nnet)
   
2. library(neuralnet)
   
3. 
   
4. data(iris)
   
5. X <- iris[, 1:4]
   
6. y <- iris$Species
   
7. 
   
8. output <- class.ind(y)
   
9. colnames(output) <- paste0('out.', colnames(output))
   
10. output.names <- colnames(output)
    
11. input.names <- colnames(X)
    
12. train <- cbind(iris, output)
    
13. 
    
14. f <- paste(paste(output.names, collapse = '+'), '~',
    
15.            paste(input.names, collapse = '+'))
    
16. 
    
17. net <- neuralnet(f, train, hidden = rep(3, 2))
    
18. 
    
19. plot(net)

复制代码

其中的 f 就是生成的公式,，不过我这里最后使用的是 neuralnet 包做的神经网络，个人更推荐使用这个包。

randomForest have multiple output?

神经网络那么多包。。。你用哪一个。。。

万人往LVR 发表于 2016-2-3 08:59
神经网络那么多包。。。你用哪一个。。。

nnet，还有其他包么？请问有可以实现我说的么？

bbslover 发表于 2016-2-3 04:55
randomForest have multiple output?

No,No,No,it is not randomForest,but nerve network.

lxy444 发表于 2016-3-22 10:43
使用 net 包中的 class.ind 函数就可以了. 以 R 语言自带的 iris 数据集为例，代码如下

嗯嗯，请问图片里最上面的三个1是什么意思，怎么凭空出现三个接点，并且还有权重0.0.

hnjyzdc 发表于 2016-3-22 16:08
嗯嗯，请问图片里最上面的三个1是什么意思，怎么凭空出现三个接点，并且还有权重0.0.

1 表示常数项， 我在语句里设置了2层隐藏神经元，每个隐藏层是3个神经单元，有的权重为0 就是模型的结果而已

lxy444 发表于 2016-3-22 16:49
1 表示常数项， 我在语句里设置了2层隐藏神经元，每个隐藏层是3个神经单元，有的权重为0 就是模型的结果而 ...

OK，非常完美~~还想请问一下有没有关于这方面的书籍可以推荐一下，最好能把那个神经网络函数里的所有参数都讲明白的。R的帮助文档只有概念。。。。

hnjyzdc 发表于 2016-3-22 17:51
OK，非常完美~~还想请问一下有没有关于这方面的书籍可以推荐一下，最好能把那个神经网络函数里的所有参数 ...

给你两个参考链接吧，讲的比较清楚
http://ufldl.stanford.edu/wiki/i ... F%E7%BD%91%E7%BB%9C

还有这个
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html