Ouvi falar um pouco sobre o uso de redes neurais para prever séries temporais , especificamente redes neurais recorrentes .
Eu queria saber, existe um pacote de rede neural recorrente para R? Não consigo encontrar um no CRAN . O mais próximo que eu vim é o nnetTs funcionar no tsDyn pacote, mas que simplesmente chama o nnet função do nnet pacote. Não há nada de especial ou "recorrente" nisso.
Respostas:
Há o pacote RSNNS que fornece acesso ao "Simulador de rede neural de Stuttgart" (SNNS). Ele contém as estruturas de rede recorrentes clássicas dos tipos 'Jordan' e 'Elman'. O SNNS é um pouco antigo (antes de 2000), mas ainda vale a pena tentar. O pacote R foi atualizado em setembro deste ano.
Espero que alguém com mais conhecimento em R do que eu envie uma resposta em R, mas não estou ciente de nada. Aqui está uma opção: Use uma das várias implementações baseadas em Python (por exemplo, PyBrain ou PyNeurGen ) e faça a interface com o R via Rpy ou (minha preferência) pyRserve . Sei que isso não é o ideal, mas poderia oferecer um caminho mais fácil do que escrever seu próprio pacote, pelo menos a princípio. Além disso, acho que seria preferível chamar Python do R, mas não acho que o pacote RSPython no R tenha sido atualizado há algum tempo.
EDIT: Parece que PyNeurGen pode não ter sido atualizado em algum tempo também. O PyBrain parece ter o maior número de seguidores e está em desenvolvimento ativo .
Existe um novo pacote: rnn (no CRAN , no github ), que implementa uma rede neural recorrente no código R nativo.
Um bom exemplo pode ser encontrado aqui:
http://firsttimeprogrammer.blogspot.de/2016/08/plain-vanilla-recurrent-neural-networks.html