Question

我试图在r中使用nnet首次运行神经网络模型。当我提供一系列值给予＆＃34;尺寸＆＃34;参数，我得到以下错误：

Error in nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...) :
  initial value in 'vmmin' is not finite

然而，当我将单个值传递给＆＃34; size＆＃34;参数，该功能没有任何问题。为什么会出现此错误，如何解决此问题？

这是一个可重复的例子：

Var1 <- rnorm(100, 1, 2)
Var2 <- rnorm(100, 1, 2)
Var3 <- rnorm(100, 1, 2)
Var4 <- rnorm(100, 1, 2)
Var5 <- as.factor(runif(100)<=.50)
outcome <- as.factor(runif(100)<=.90)
data <- data.frame(outcome, Var1, Var2, Var3, Var4, Var5)
neural_net <- nnet(outcome ~ ., data = data, decay=5e-4, maxit=200, size = seq(from = 2, to = 30, by = 1))

这是我的R版本信息：

> version
           _                           
platform       x86_64-w64-mingw32          
arch           x86_64                      
os             mingw32                     
system         x86_64, mingw32             
status                                     
major          3                           
minor          4.0                         
year           2017                        
month          04                          
day            21                          
svn rev        72570                       
language       R                           
version.string R version 3.4.0 (2017-04-21)
nickname       You Stupid Darkness

谢谢！

Answer 1

[batch_size, input_size]仅适用于单隐藏层神经网络，因此nnet（隐藏层中的神经元数量）只能是标量。

nnet包现在已经过时了。它可以追溯到20世纪90年代，在所有当前深度学习的进展之前。如果您想了解R中的神经网络，请考虑使用更现代的包，例如RStudio的tensorflow或Microsoft R＆＃39; MicrosoftML。后者实际上是机器学习算法的工具包，包括随机森林，增强树和其他NN。

nnet中的错误：“＆＃39; vmmin＆＃39;中的初始值不是有限的“

1 个答案: