有没有一种方法（仅使用r编程语言）使用自定义学习函数（而不是反向传播）来实现ann算法？我测试过的所有R包（NNET、Neuralnet、Amore）似乎都有学习功能来训练重量的选项，但它们似乎都不包括插入自定义功能的选项（例如爬山）。
我更喜欢用R而不是另一种语言，所以如果有人知道任何可以帮助我的软件包，请告诉我。
谢谢！
最佳答案
观察：
Hill Climbing是一种在邻域上工作的优化算法，Backpropogation是一种训练算法通常ann包使用训练方法根据两个输出之间的误差来调整权重：它不基于邻域优化（或替换权重）。这就是为什么你只能找到学习举重训练功能的选项，却找不到通过爬山等方式进行训练的选项。这是故意的
解决方案：
通过输入向量、输出向量、节点单元矩阵等自定义数学方法，在任何语言中都有爬山神经网络和迭代权重。
如果不相信scratch实现，可以在Matlab中查看simple hill climbing。确信这将在r中重新写入