Question

我目前使用神经网络的方式是它预测来自许多输入点的一个输出点。更具体地说，我运行以下内容。

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

这里，如果Z是具有名称a，b，c的列的矩阵，则它将从行c和d中的对应点预测列a中的一行中的一个点。（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两者？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

我的不好，使用+ b~c + d很好用。我认为该功能不接受这个输入（因为它多次崩溃），但是一定有另一个问题现在已经消失，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)

精美工作并返回两点（或两列）输出！整齐。

来自neuralnet的示例，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

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