r neuralnet 包——多输出

Question

我目前使用神经网络的方式是从多个输入点预测一个输出点。更具体地说，我运行下面。

nn <- neuralnet(
as.formula(a ~ c + d),
data=Z, hidden=c(3,2), err.fct="sse", act.fct=custom,
linear.output=TRUE, rep=5)

在这里，如果 Z 是一个由名称为 a、b、c 的列组成的矩阵，它将根据行 c 和 d 中的对应点预测列 a 中一行中的一个点。（垂直维度用作训练样本。）

假设还有一列b。我想知道是否有办法从 c 和 d 预测 a 和 b？我试过了

as.formula(a+b ~ c+d)

但这似乎不起作用。

有什么想法吗？

Answer 1

糟糕，使用 a + b ~ c + d 效果很好。我以为这个函数不接受这个输入（因为它崩溃了很多次），但肯定还有另一个问题，现在我把它全部清理干净了。

nn <- neuralnet(as.formula(a + b ~ c + d),
                data=Z, hidden=c(3,2), err.fct="sse", act.fct=custom,
                linear.output=TRUE, rep=5)

工作精美，returns 两点（或两列）输出！整洁

示例来自 neuralnet，格式有效:)

 AND <- c(rep(0,7),1)
 OR <- c(0,rep(1,7))
 binary.data <- data.frame(expand.grid(c(0,1), c(0,1), c(0,1)), AND, OR)
 print(net <- neuralnet(AND+OR~Var1+Var2+Var3,  binary.data, hidden=0, 
         rep=10, err.fct="ce", linear.output=FALSE))

r neuralnet 包——多输出

r neuralnet package -- multiple output

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