所使用的包:AMORE
建立BP神经网络所需要的函数:newff,train和sim。
newff(n.neurons, learning.rate.global, momentum.global,
error.criterium, Stao,
hidden.layer, output.layer, method)
参数:
n.neurons:一个数字型向量,第一个向量值表示训练样本输入神经元的个数,最后一个向量值表示训练样本输出神经元的个数,中间的向量值依次表示各个隐藏层神经元的个数。
Example:n.neurons=c(12,2,4) 表示一个3层神经网络即12-2-4
n.neurons=c(12,2,4,4) 表示一个4层神经网络即 12-2-4-4,含有2个隐层
learning.rate.global :该参数用于设置神经元学习率
momentum.global :设置全局动量指标,部分训练方法将用到
error.criterium : 用于设置训练误差函数所采用的方法。包括了:
LMS:最小均方误差
LMLS : 最小均对数平方误差
TAO :
Stao
: 此参数用于error.TAO
函数,其他误差函数无效。
hidden.layer : 设置隐藏层神经元采用的激励函数,包括:
"purelin". 线性函数
"tansig" : 传递函数
"sigmoid". S型函数
"hardlim"
最后
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