Із CRAN можна звантажити декілька пакетів реалізацій нейронних мереж на R (nnet, neuralnet, deepnet), крім них доступні пакети в основі яких лежать реалізації на інших мовах. Це такі пакети як MXnet, darch, deepnet, h2o, Keras, TensorFlow.
Простий приклад використання neuralnet:
Простий приклад використання neuralnet:
library("neuralnet") input<-c(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) output<-c(0,1,4,9,16,25,36,49,64,81,100) mydata<-cbind.data.frame(input,output) attach(mydata) #навчити мережу базуючись на input та output model=neuralnet( formula=output~input, data=mydata, #дані hidden=10, #кількість нейронів в прихованому шарі threshold=0.01 #поріг спрацювання ) print(model) #виводимо схему нейронної мережі plot(model) #Перевіряємо дані - фактичні та прогнозовані final_output=cbind(input, output, as.data.frame(model$net.result)) colnames(final_output)=c("Input", "Expected Output", "Neural Net Output") print (final_output)Схема виведеної нейронної мережі: