神经网络 mlp

djgylyf

mlp中哪个参数设置隐层的个数？

mlp(x, y, size=c(5), maxit=100, initFunc="Randomize_Weights",

initFuncParams=c(-0.3, 0.3), learnFunc="Std_Backpropagation",

learnFuncParams=c(0.2, 0), updateFunc="Topological_Order",

updateFuncParams=c(0), hiddenActFunc="Act_Logistic",

shufflePatterns=TRUE, linOut=FALSE, inputsTest, targetsTest, ...)

nan.xiao

The mlp has one architecture parameter, size, which defines the amount of neurons in the hidden layers.

djgylyf

回复第2楼的肖楠：谢谢！

（1）size不是定义隐层中单元的个数吗？神经网络我不太懂，刚刚涉及。

（2）我想定义无隐层的神经网络，也就是LP,该如何设置参数？

qb45532

用size就可以设置，如果一个感知机它的有多个隐层，每个隐层的结点可以这样设置（比如三个隐层）size=c(1,2,3)。如果只有一个隐层，就直接设置size=结点数,对于无隐层的直接设置size=0.帮助文档里的那个例子model可以这样改为无隐层的感知机

model <- mlp(iris$inputsTrain, iris$targetsTrain, size=0, learnFuncParams=c(0.1),

maxit=50, inputsTest=iris$inputsTest, targetsTest=iris$targetsTest)

djgylyf

谢谢！线性感知器Lp，我想用一层的，能用nnet包吗？参数size设置为1吗？

qb45532

回复第5楼的 djgylyf：要做线性感知机是可以用nnet包的，nnet这个函数里面的size跟mlp的不一样，number of units in the hidden layer. Can be zero if there are skip-layer units.在nnet里面默认隐层只有一层，这个size就是这个隐层的结点数。size=1意味着你的这个感知机有一个隐层，这个隐层结点数只有1.设置线性激发函数可以设置参数linout=TRUE。做神经网络我比较推荐neuralnet包，这个包应用性更广。

djgylyf

谢谢！