신경 플랫폼 용 사용자 정의 활성화 기능신경망 플랫폼은 매우 편리하지만 활성화 기능 옵션을 확장 할 수 있습니다. 그것은 개념에 활성화 함수를 추가하는 것은 매우 쉽습니다 -하지만 JSL이나 다른 방법으로 현재 할 수 있는지 알고 싶습니다? 핵심은 함수를 제공하는 것이고 파생물이라고 생각합니다. 아마도 초기화 전략 일 수도 있지만 (JMP와 같은 얕은 네트워크에서는 그리 중요하지 않습니다).
제목 : Re : 사용자 정의 활성화 기능을 신경 플랫폼위의 "JMP 위시리스트"링크를 사용하십시오. 그것은 당신이 당신의 제안을하는 곳입니다.
제목 : Re : 사용자 정의 활성화 기능을 신경 플랫폼또한 선택할 수있는 정품 인증 기능 및 / 또는 사용자 지정 정품 인증 기능을 구성하는 옵션을 갖고 싶습니다.
제목 : Re : 사용자 정의 활성화 기능을 신경 플랫폼네, 저는 JMP Pro를 가지고 있으며 Nueral 플랫폼을 광범위하게 사용했습니다. 대부분 회귀 분석에 사용하려고하고 잠재적 가능성을 확인합니다. 또한 Python을 사용하는 것과 비교할 때 매우 좋은 인터페이스를 가지고 있습니다. 그러나 ... 커널 함수 옵션은 세 가지 밖에 없으며 선형 및 가우시안은 실제로 유용하지 않습니다. IMO - Gaussian은 SVM에서 가져옵니다. 내 경험과 ID 함수에서 tanh보다 이점을 제공하지는 않는 것 같습니다. 더 높은 차수 공간을 왜곡하지 않으며 선형 회귀와 다르지 않다. tanh 함수는 좋지만 ANN에서 원래 분류하기위한 것입니다. 예측 한 플롯에 의해 실제 한계점 / 채도가 실제 회귀에 표시되는 것을 볼 수 있으며 입력이 시간 경과에 따라 서서히 진화하는 실시간 예측 데이터에서 바람직하지 않은 경계와 유사한 조건을 볼 수 있습니다. 다시 태풍 함수의 인공물입니다. 나는이 문제를 완화하기 위해 arcsinh (역 쌍곡선 죄)를 시도하고 싶다. 나는 그 속성이 회귀에 더 바람직하고 회귀 응용을위한 tanh 함수의 부족을 극복 할 수 있다고 가정한다.
제목 : Re : 사용자 정의 활성화 기능을 신경 플랫폼JMP Pro를 사용하고 있습니까? JMP Pro는 여러 가지 활성화 기능을 제공합니다. JMP Pro는 또한 JMP에서 숨겨진 하나의 레이어가 아닌 두 개의 숨겨진 레이어를 제공합니다. 분명히 당신이 사용하고자하는 활성화 기능이 무엇인지 궁금 할 것입니다.
제목 : Re : 사용자 정의 활성화 기능을 신경 플랫폼지금은 불가능합니다. 이것이 도움이 될 수 있다고 생각되는 상황이 있습니까? 그렇다면 설명해주십시오.
