Ich habe ein wenig über die Verwendung neuronaler Netze zur Vorhersage von Zeitreihen gehört , insbesondere über wiederkehrende neuronale Netze .
Ich habe mich gefragt, gibt es ein wiederkehrendes neuronales Netzwerkpaket für R? Ich kann anscheinend keinen auf CRAN finden . Das nächste, was mir gekommen ist, ist die nnetTs- Funktion im tsDyn- Paket, aber das ruft nur die nnet- Funktion aus dem nnet- Paket auf. Es gibt nichts Besonderes oder "Wiederkehrendes".
Es gibt das RSNNS-Paket, das den Zugriff auf den "Stuttgarter Neuronalen Netzwerksimulator" (SNNS) ermöglicht. Es enthält die klassischen wiederkehrenden Netzwerkstrukturen der Typen 'Jordan' und 'Elman'. SNNS ist etwas alt (vor 2000), aber möglicherweise noch einen Versuch wert. Das R-Paket selbst wurde im September dieses Jahres aktualisiert.
Ich hoffe, dass jemand mit mehr R-Kenntnissen als ich eine R-Antwort einreicht, aber mir ist nichts bekannt. Hier ist eine Option: Verwenden Sie eine der mehreren Python-basierten Implementierungen (z. B. PyBrain oder PyNeurGen ) und kehren Sie über Rpy oder (meine Präferenz) pyRserve zu R zurück . Ich weiß, dass dies nicht ideal ist, aber es könnte Ihnen einen einfacheren Weg geben, als zumindest zunächst Ihr eigenes Paket zu schreiben. Ich vermute auch, dass es vorzuziehen wäre, Python von R aus aufzurufen, aber ich glaube nicht, dass das RSPython- Paket in R seit einiger Zeit aktualisiert wurde.
BEARBEITEN: Es sieht so aus, als ob PyNeurGen in einiger Zeit auch nicht aktualisiert wurde. PyBrain scheint die größte Fangemeinde zu haben und befindet sich in der aktiven Entwicklung .
Es gibt ein neues Paket heraus: rnn (auf CRAN , auf Github ), das ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk in nativem R-Code implementiert.
Ein schönes Beispiel finden Sie hier:
http://firsttimeprogrammer.blogspot.de/2016/08/plain-vanilla-recurrent-neural-networks.html