r - 有没有办法在 R 中为人工神经网络使用自定义学习功能？

Question

有没有办法（仅使用 R 编程语言）使用自定义学习函数（而不是反向传播）来实现 ANN 算法？我测试过的所有 R 包（nnet、neuralnet、AMORE）似乎都有学习函数来训练权重的选项，但它们似乎都没有包含插入自定义函数的可选性（例如，爬山作为示例）。

我更喜欢使用 R 而不是另一种语言，所以如果有人知道任何可以提供帮助的软件包，请告诉我。

谢谢！

Answer 1

观察：

爬山是一种适用于邻居的优化算法，而反向传播是一种训练算法。通常，ANN 包使用训练方法根据两个输出之间的误差调整权重：-它不基于邻居优化（或替换权重）。这就是为什么您只能找到用于训练权重的学习功能选项，而没有用于通过爬山等方式进行训练的选项。这是设计使然

解决方案：

通过输入向量、输出向量、节点单元矩阵，以任何语言使用自定义数学来获得爬山 ANN左右并迭代权重。

如果不相信从头开始实施，请查看 MATLAB 中的简单爬山。我确信这将在 R 中重写