neuralnet: Обучение нейронных сетей

Искусственные нейронные сети применяются во многих областях. Пакет neuralnet разработан для обучения многослойных перцептронов в контексте регрессионного анализа, то есть для приближения функциональных зависимостей между ковариатами и переменными ответа. Таким образом нейронные сети используются как расширение обобщённых линейных моделей. neuralnet представляет собой очень гибкий пакет. Реализованы алгоритм обратного распространения ошибки и три версии устойчивого (resilient) обратного распространения, а также предусмотрен выбор функции активации и функции ошибки пользователем. Теоретически может быть включено произвольное число ковариат и переменных ответа, а также скрытых слоёв. В статье даётся краткое введение в многослойные перцептроны и устойчивое обратное распространение и демонстрируется применение neuralnet на наборе данных infert, содержащемся в дистрибутиве R.