Benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion für die neuronale PlattformDie Neural Network-Plattform ist sehr praktisch, aber die Aktivierungsfunktionsoptionen könnten erweitert werden. Es sollte sehr einfach sein, Aktivierungsfunktionen im Konzept hinzuzufügen - aber ich würde gerne wissen, ob es derzeit möglich ist, dies mit JSL oder einer anderen Methode zu tun? Im Kern würde ich denken, dass es darauf hinausläuft, eine Funktion und ihre Ableitung bereitzustellen. Vielleicht auch eine Initialisierungsstrategie (aber nicht so wichtig bei flachen Netzwerken wie in JMP).
Betreff: Benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion für die Neural-PlattformVerwenden Sie unbedingt den Link „JMP-Wunschliste“ oben. Dort platzieren Sie Ihre Vorschläge.
Betreff: Benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion für die Neural-PlattformIch hätte auch gerne mehr Aktivierungsfunktionen zur Auswahl und/oder die Möglichkeit, eine benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion zu konstruieren.
Betreff: Benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion für die Neural-PlattformJa, ich habe JMP Pro und habe intensiv mit der Nueral-Plattform gearbeitet. Ich versuche hauptsächlich, es für die Regression zu verwenden, und ich sehe mit Sicherheit Potenzial - hat auch eine sehr gute Schnittstelle im Vergleich zur Verwendung von Python. Allerdings ... Es gibt nur drei Kernel-Funktionsoptionen und die linearen und Gaußschen sind meiner Meinung nach nicht wirklich nützlich - der Gaußsche stammt von SVMs, da bin ich mir sicher und scheint meiner Erfahrung nach keinen Vorteil gegenüber Tanh zu bieten, und die Identitätsfunktion tut dies verzerrt den Raum höherer Ordnung nicht und unterscheidet sich nicht von der linearen Regression. Die tanh-Funktion ist gut, aber ich denke, sie war ursprünglich für die Klassifizierung in ANNs gedacht. Ich kann sehen, dass die harten Grenzen / Sättigungen in der Regression tatsächlich durch vorhergesagte Plots auftauchen, und ich sehe auch unerwünschte grenzähnliche Bedingungen in Echtzeit-Vorhersagedaten, bei denen sich die Eingaben langsam im Laufe der Zeit entwickeln - wiederum ein Artefakt der Tanh-Funktion. Ich würde gerne einen arcsinh (umgekehrte hyperbolische Sünde) versuchen, um dieses Problem zu lindern. Ich gehe davon aus, dass seine Eigenschaften für die Regression wünschenswerter sind und die Mängel einer tanh-Funktion für Regressionsanwendungen überwinden können.
Betreff: Benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion für die Neural-PlattformVerwenden Sie JMP Pro? JMP Pro bietet eine Auswahl verschiedener Aktivierungsfunktionen. JMP Pro bietet auch zwei versteckte Ebenen statt nur einer versteckten Ebene in JMP. Mich würde auf jeden Fall interessieren, für welche Aktivierungsfunktion Sie sich interessieren.
Betreff: Benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion für die Neural-PlattformDies ist im Moment nicht möglich.Haben Sie eine Situation, in der Sie denken, dass dies helfen könnte, und wenn ja, könnten Sie sie bitte beschreiben?
