我正在训练R中的Recurring神经网络elman
nn4＆lt; - elman（norm_traindata4，trsignals，size = 10，initFuncparams = iniweight，linOut = FALSE，maxit = 1000， learnFunfParams = 0.01，inputsTest = norm_testdata4，targetsTest = tesignals）
预测=预测（nn4，norm_testdata4）
每次我运行它，即使对于相同的输入参数集，例如size，learnFunParams，预测值也是不同的。如何获得相同参数值的相同预测值？
答案 0 :(得分：2)
在代码的开头加入以下行：
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，设置种子，生成相同的随机初始值，每次都获得相同的神经网络。
答案 1 :(得分：0)
这是因为每次使用predict时网络内存都会发生变化。
Elman网络根据输入加上前一时间步骤中一组隐藏单位的状态来预测输出。因此，只要您使用predict，网络的“内存”就会发生变化。第二次使用predict新的＆＃39;网络的存储器与（在你的情况下，相同的）输入一起用于预测新值。
重置网络记忆的技巧＆＃39;使用训练样本中的输入预测（训练）目标。