Mạng thần kinh tái phát trong R

Tôi đã nghe một chút về việc sử dụng các mạng thần kinh để dự báo chuỗi thời gian , cụ thể là các mạng thần kinh tái phát .

Tôi đã tự hỏi, có một gói mạng thần kinh tái phát cho R? Tôi dường như không thể tìm thấy một cái trên CRAN . Gần nhất tôi đến là chức năng nnetT trong gói tsDyn , nhưng chỉ gọi chức năng nnet từ gói nnet . Không có gì đặc biệt hay "reccurant" về nó.

Có gói RSNNS cung cấp quyền truy cập vào "Trình mô phỏng mạng thần kinh Stuttgart" (SNNS). Nó chứa các cấu trúc mạng lặp lại cổ điển của các loại 'Jordan' và 'Elman'. SNNS hơi cũ (trước năm 2000), nhưng vẫn có thể đáng để thử. Gói R đã được cập nhật vào tháng 9 năm nay.

Tôi hy vọng ai đó có nhiều kiến ​​thức R hơn tôi sẽ gửi câu trả lời R, nhưng tôi không biết gì cả. Đây là một tùy chọn: Sử dụng một trong nhiều triển khai dựa trên Python (ví dụ: PyBrain hoặc PyNeurGen ) và giao diện trở lại R thông qua Rpy hoặc (tiền thân của tôi) pyRserve . Tôi biết điều này không lý tưởng, nhưng nó có thể cho bạn một cách dễ dàng hơn so với việc viết gói của riêng bạn, ít nhất là lúc đầu. Ngoài ra, tôi đoán sẽ tốt hơn nếu gọi Python từ R, nhưng tôi không nghĩ gói RSPython trong R đã được cập nhật một thời gian.

EDIT: Có vẻ như PyNeurGen có thể chưa được cập nhật trong một thời gian. PyBrain dường như có lượng người theo dõi lớn nhất và đang được phát triển tích cực .

Có một gói mới: rnn (trên CRAN , trên github ), thực hiện một mạng thần kinh tái phát trong mã R gốc.

Một ví dụ đẹp có thể được tìm thấy ở đây:
http://firsttimeprogrammer.blogspot.de/2016/08/plain-vanilla-reciverse-neural-networks.html