R语言MLP函数的输出结果表示什么，看不懂

Question

如下图，是我在用R语言RSNNS包中的多层感知器训练函数得到的结果，不知道都是什么意思，请教大神！

Answer 1

MLP这个其实还是很好懂的，你不仅要将RSNNS包对应的pdf文档仔细阅读，更需要的是进入SNNS的网站查看文档。
Stuttgart Neural Network Simulator（SNNS）是德国斯图加特大学开发的优秀神经网络仿真软件，为国外的神经网络研究者所广泛采用。其手册内容极为丰富，同时支持友好的 Linux 平台。而RSNNS则是连接R和SNNS的工具，在R中即可直接调用SNNS的函数命令。
再看你的例子，三层神经网络，输入层5个节点，对应5个特征；中间层（隐层）3个节点；输出层一个节点，给出预测结果。
你的第一部分是指设置的激活函数，包括隐层的激活函数和输出层的。
第二部分是每个节点的信息，bias是偏置，position不用理，是那个仿真软件的。
第三部分是中间连接线的各个权重。
希望对你有帮助。追问

谢谢！一开始是权重没看太明白，后来发现我设置的是3个隐藏神经元，那就说得通了，bias是偏置没问题的，不过不明白act是什么，如果你能回答一下就更感激了~

Answer 2

MLP这个其实还是很好懂的，你不仅要将RSNNS包对应的pdf文档仔细阅读，更需要的是进入SNNS的网站查看文档。（URL: http://sci2s.ugr.es/dicits/software/RSNNS）
Stuttgart Neural Network Simulator（SNNS）是德国斯图加特大学开发的优秀神经网络仿真软件，为国外的神经网络研究者所广泛采用。其手册内容极为丰富，同时支持友好的 Linux 平台。而RSNNS则是连接R和SNNS的工具，在R中即可直接调用SNNS的函数命令。
再看你的例子，三层神经网络，输入层5个节点，对应5个特征；中间层（隐层）3个节点；输出层一个节点，给出预测结果。
你的第一部分是指设置的激活函数，包括隐层的激活函数和输出层的。

第二部分是每个节点的信息，bias是偏置，position不用理，是那个仿真软件的。
第三部分是中间连接线的各个权重。
希望对你有帮助。