J'ai un peu entendu parler de l'utilisation des réseaux de neurones pour prévoir les séries chronologiques , en particulier les réseaux de neurones récurrents .
Je me demandais, existe-t-il un package de réseau de neurones récurrent pour R? Je n'arrive pas à en trouver un sur CRAN . Le plus proche que je suis venu est la fonction nnetTs dans le package tsDyn , mais qui appelle simplement la fonction nnet à partir du package nnet . Il n'y a rien de spécial ou de "reccurant" à ce sujet.
Réponses:
Il existe le package RSNNS qui donne accès au "Stuttgart Neural Network Simulator" (SNNS). Il contient les structures de réseau récurrentes classiques des types «Jordan» et «Elman». SNNS est un peu ancien (avant 2000), mais peut-être vaut-il la peine d'essayer. Le package R lui-même a été mis à jour en septembre de cette année.
J'espère que quelqu'un avec plus de connaissances R que moi soumettra une réponse R, mais je ne suis au courant de rien. Voici une option: utilisez l'une des multiples implémentations basées sur Python (par exemple PyBrain ou PyNeurGen ) et connectez-vous à R via Rpy ou (ma préférence ) pyRserve . Je sais que ce n'est pas idéal, mais cela pourrait vous donner un moyen plus simple que d'écrire votre propre paquet, du moins au début. En outre, je suppose qu'il serait préférable d'appeler Python à partir de R, mais je ne pense pas que le package RSPython dans R ait été mis à jour depuis un certain temps.
EDIT: Il semble que PyNeurGen n'ait peut-être pas été mis à jour depuis quelque temps non plus. PyBrain semble avoir le plus grand nombre d'abonnés et est en développement actif .
Il existe un nouveau package out: rnn (sur CRAN , sur github ), qui implémente un réseau neuronal récurrent en code R natif.
Un bel exemple peut être trouvé ici:
http://firsttimeprogrammer.blogspot.de/2016/08/plain-vanilla-recurrent-neural-networks.html