Multi Layer Perceptron para Múltiplas Variáveis Independentes
Olá comunidade R, Eu gostaria de saber se existe algum pacote no R para gerar análises de estimativa com Redes Neurais Muti Layer Perceptron (MLP) para múltiplas variáveis independentes. O que procuro é algo parecido com o código abaixo:
data <- data.frame(a = rnorm(100, 10, 3), b = rnorm(100, 0, 1), y = runif(100))
lm(y ~ a + b, data)
mlp(y ~ a + b, data, hiddenl = 1)
Obrigado pela ajuda. Lucas Venezian Povoa
Lucas, Dê uma olhada nos pacotes: Rweka, monmlp e caret Um deles pode ter o que você precisa. Abraços Thales Em 11/03/2014, à(s) 15:07, Lucas Venezian Povoa <lucas@ourinhos.unesp.br> escreveu:
Olá comunidade R,
Eu gostaria de saber se existe algum pacote no R para gerar análises de estimativa com Redes Neurais Muti Layer Perceptron (MLP) para múltiplas variáveis independentes. O que procuro é algo parecido com o código abaixo:
data <- data.frame(a = rnorm(100, 10, 3), b = rnorm(100, 0, 1), y = runif(100))
lm(y ~ a + b, data)
mlp(y ~ a + b, data, hiddenl = 1)
Obrigado pela ajuda.
Lucas Venezian Povoa _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
eu tenho usado o neuralnet. Gosto do tipo de parametrização e ainda é possível plotar a rede. Boa sorte abs Vinicius Em 11 de março de 2014 11:54, Tropidurus Torquatus <t.torquatus@gmail.com>escreveu:
Lucas,
Dê uma olhada nos pacotes:
Rweka, monmlp e caret
Um deles pode ter o que você precisa.
Abraços
Thales
Em 11/03/2014, à(s) 15:07, Lucas Venezian Povoa <lucas@ourinhos.unesp.br> escreveu:
Olá comunidade R,
Eu gostaria de saber se existe algum pacote no R para gerar análises de estimativa com Redes Neurais Muti Layer Perceptron (MLP) para múltiplas variáveis independentes. O que procuro é algo parecido com o código abaixo:
data <- data.frame(a = rnorm(100, 10, 3), b = rnorm(100, 0, 1), y = runif(100))
lm(y ~ a + b, data)
mlp(y ~ a + b, data, hiddenl = 1)
Obrigado pela ajuda.
Lucas Venezian Povoa _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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-- *Vinicius Brito Rocha.* *Estatístico e Atuário * *M.Sc. Engenharia de Produção/PO*
Obrigado Thales e Vinícius, Eu já havia checado o monmlp e não há nele o que preciso. Vou verificar os outros pacotes indicados. Muito obrigado pela ajuda. Abraços, On 03/11/2014 12:03 PM, Vinicius Brito Rocha wrote:
eu tenho usado o neuralnet. Gosto do tipo de parametrização e ainda é possível plotar a rede.
Boa sorte
abs
Vinicius
Em 11 de março de 2014 11:54, Tropidurus Torquatus <t.torquatus@gmail.com <mailto:t.torquatus@gmail.com>> escreveu:
Lucas,
Dê uma olhada nos pacotes:
Rweka, monmlp e caret
Um deles pode ter o que você precisa.
Abraços
Thales
Em 11/03/2014, à(s) 15:07, Lucas Venezian Povoa <lucas@ourinhos.unesp.br <mailto:lucas@ourinhos.unesp.br>> escreveu:
> Olá comunidade R, > > Eu gostaria de saber se existe algum pacote no R para gerar análises de estimativa com Redes Neurais Muti Layer Perceptron (MLP) para múltiplas variáveis independentes. O que procuro é algo parecido com o código abaixo: > > > data <- data.frame(a = rnorm(100, 10, 3), b = rnorm(100, 0, 1), y = runif(100)) > > > > lm(y ~ a + b, data) > > > > mlp(y ~ a + b, data, hiddenl = 1) > > > > Obrigado pela ajuda. > > Lucas Venezian Povoa > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br@listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br> > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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-- /Vinicius Brito Rocha./ /Estatístico e Atuário // M.Sc. Engenharia de Produção/PO/
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-- *Lucas Venezian Povoa* Assistente de Informática II UNESP - Câmpus Experimental de Ourinhos
Olá Vinicius e Thales, Eu testei o pacote /neuralnet/ e realmente ele possui um escope bem abrangente e é bem estruturado. Para resolver o meu problema eu precisava extrair os pesos da rede e as funções de erro e ativação. Também precisava definir o número de nós das camadas ocultas e alterar o algoritmo de aprendizagem. A função /neturalnet/ fornece todas essas opções: require("neuralnet") data <- data.frame(a = rnorm(100, 10, 3), b = rnorm(100, 0, 1), y = runif(100)) aaaa <- neuralnet(y ~ a + b, data, hidden = 2, algorithm = "rprop+", act.fct = "tanh") aaaa$weights #extrair pesos aaaa$err.fct #extrair função de erro aaaa$act.fct #extrair função de ativação Obrigado novamente pela atenção. Vocês ajudaram muito! Abraços, On 03/11/2014 12:03 PM, Vinicius Brito Rocha wrote:
eu tenho usado o neuralnet. Gosto do tipo de parametrização e ainda é possível plotar a rede.
Boa sorte
abs
Vinicius
Em 11 de março de 2014 11:54, Tropidurus Torquatus <t.torquatus@gmail.com <mailto:t.torquatus@gmail.com>> escreveu:
Lucas,
Dê uma olhada nos pacotes:
Rweka, monmlp e caret
Um deles pode ter o que você precisa.
Abraços
Thales
Em 11/03/2014, à(s) 15:07, Lucas Venezian Povoa <lucas@ourinhos.unesp.br <mailto:lucas@ourinhos.unesp.br>> escreveu:
> Olá comunidade R, > > Eu gostaria de saber se existe algum pacote no R para gerar análises de estimativa com Redes Neurais Muti Layer Perceptron (MLP) para múltiplas variáveis independentes. O que procuro é algo parecido com o código abaixo: > > > data <- data.frame(a = rnorm(100, 10, 3), b = rnorm(100, 0, 1), y = runif(100)) > > > > lm(y ~ a + b, data) > > > > mlp(y ~ a + b, data, hiddenl = 1) > > > > Obrigado pela ajuda. > > Lucas Venezian Povoa > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br@listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br> > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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-- *Lucas Venezian Povoa* Assistente de Informática II UNESP - Câmpus Experimental de Ourinhos
participantes (3)
-
Lucas Venezian Povoa -
Tropidurus Torquatus -
Vinicius Brito Rocha