ニューラルネットワークの既知の構成ノード、重み、バイアス値、および活性化関数（tanh）があります。私は、その神経回路網を、神経回路網に適合しない部分を除外することによって、Rの中のいくつかの「神経回路網」オブジェクトとして構築したいと考えています。これどうやってするの？私はニューラルネットワークに合う多くのオプションを見ていますが、すでにコンポーネントを知っているときにネットワークを構築する方法を見つけることはできません。既知の重みとバイアスを持つニューラルネットワークを構築する
Rは、StackOverflow threadを参照してstartweights引数を指定してカスタム加重を初期化します。私はバイアスと伝達関数を変更するための引用も見ません。
のどちらかが、次の事実に基づいて、または、より良いデザインのカスタムネットワーク（R専門家のための良いアイデアではありません）MATLABを使用します。
ANNは、入力ベクトルと出力ベクトルの数学演算のセットだけで、ここで、数学演算は、簡単な逆伝搬を使用してループ内の誤差項に基づいて重みを調整するものです。 Rでのみベクトルと数学演算を使用して、バックプロパゲーショントレーニングで簡単なANNを設計する
ありがとうございます、これは役に立ちます。私が本当にやりたかったことは、デモのための簡単なおもちゃの例を構築して、トレーニングから取得するのではなく、設定できる体重で構築することでした。私は適切なノード構造のオブジェクトを取得するためにいくつかのランダムなデータに対して 'nnet'モデルを訓練し、次に 'nnet'オブジェクトの適切な 'wts'リストエントリを突き止めました。私はこれを簡単に行うために既存のパッケージを利用したいと思っていましたが、あなたが言ったように、私はノード、wtsとバイアス、そして活性化関数の接続を自分で記述することができます。 – mpettis
この質問には詳細が不足している可能性があります。これは、内部またはリバースエンジニアリングの内部問題に関する基本的なread-the-docsのように聞こえます（readNNがサポートされている場合、それらの値をメモリまたは入力ファイルに入れる方法を知るため）。そしてネットワークがテンソルフローのようないくつかの他のライブラリから来たら、theanoとco。 （例えば、複雑な勾配の評価などの異なる内部計算） – sascha
これは、あなたが念頭に置いているニューラルネットワークパッケージに完全に依存しています。 –