Это мой воспроизводимый пример:
#http://gekkoquant.com/2012/05/26/neural-networks-with-r-simple-example/
library("neuralnet")
require(ggplot2)
setwd(dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path))
#Going to create a neural network to perform sqare rooting
#Type ?neuralnet for more information on the neuralnet library
#Generate 50 random numbers uniformly distributed between 0 and 100
#And store them as a dataframe
traininginput <- as.data.frame(runif(50, min=0, max=100))
trainingoutput <- sqrt(traininginput)
#Column bind the data into one variable
trainingdata <- cbind(traininginput,trainingoutput)
colnames(trainingdata) <- c("Input","Output")
#Train the neural network
net.sqrt <- neuralnet(Output~Input,trainingdata, hidden=c(input$w, input$b), threshold=0.01)
print(net.sqrt)
#Plot the neural network
plot(net.sqrt)
#Test the neural network on some test data
testdata <- as.data.frame((1:13)^2) #Generate some squared numbers
net.results <- predict(net.sqrt, testdata) #Run them through the neural network
#Lets see what properties net.sqrt has
class(net.results)
#Lets see the results
print(net.results)
#Lets display a better version of the results
cleanoutput <- cbind(testdata,sqrt(testdata),
as.data.frame(net.results))
colnames(cleanoutput) <- c("Input","ExpectedOutput","NeuralNetOutput")
head(cleanoutput)
lm1<- lm(NeuralNetOutput~ ExpectedOutput, data = cleanoutput)
ggplot(data = cleanoutput, aes(x= ExpectedOutput, y= NeuralNetOutput)) + geom_point() +
geom_abline(intercept = 0, slope = 1
, color="brown", size=0.5)
И это код, который я пробовал в shiny
:
library(shiny)
library("neuralnet")
require(ggplot2)
ui <- fluidPage(
fluidRow(
column(width = 12, class = "well",
h4("Neural Network Plot"),
plotOutput("main_plot"),
hr(),
numericInput(inputId = "w",
label = "Weight(w):",
value = 5),
numericInput(inputId = "b",
label = "Biased(b):",
value = 5),
actionButton("update", "Update View"))))
#--------------------------------------------------------------------------------------------
server <- function(input, output) {
output$main_plot <- renderPlot({
traininginput <- as.data.frame(runif(50, min=0, max=100))
trainingoutput <- sqrt(traininginput)
trainingdata <- cbind(traininginput,trainingoutput)
colnames(trainingdata) <- c("Input","Output")
net.sqrt <- neuralnet(Output~Input,trainingdata, hidden=c(input$w, input$b), threshold=0.01)
print(net.sqrt)
plot(net.sqrt)
testdata <- as.data.frame((1:13)^2) #Generate some squared numbers
net.results <- predict(net.sqrt, testdata) #Run them through the neural network
class(net.results)
print(net.results)
cleanoutput <- cbind(testdata,sqrt(testdata),
as.data.frame(net.results))
colnames(cleanoutput) <- c("Input","ExpectedOutput","NeuralNetOutput")
head(cleanoutput)
lm1<- lm(NeuralNetOutput~ ExpectedOutput, data = cleanoutput)
ggplot(data = cleanoutput, aes(x= ExpectedOutput, y= NeuralNetOutput)) + geom_point() +
geom_abline(intercept = 0, slope = 1
, color="brown", size=0.5)})}
shinyApp(ui,server)
I sh, чтобы добавить actionButton
это действительно работает, так что я могу обновить свое представление вместо автоматического обновления. Что я должен поместить внутрь моего server.R
?
В строке 20 воспроизводимого примера переменная w
и b
- это значения, которые я буду sh контролировать в блестящем server
.
Я пытался использовать sliderInput
, но здесь у меня есть 2 переменные (w
an b
)?
И есть ли лучший способ представить мой сценарий? Так как я новичок в блеске, я надеюсь, что смогу получить несколько небольших советов / подсказок от кого-либо из вас ..