Grande rete neurale, non è possibile salvare le formuleCiao,
Ho un grande set di dati e sono stato in grado di eseguire una rete neurale sui dati con successo dopo una lunga attesa.
I dati hanno migliaia di variabili di input e circa 700 osservazioni.
Qual è il modo più efficace o salvare le formule? Ho provato a "salvare le formule" ma non è stato possibile produrre un risultato dopo 24 ore di attesa, quindi ho riavviato jmp. Ho intenzione di provare le formule veloci o il dataset SAS, ma ho pensato di fare comunque la domanda.
Mi stavo anche chiedendo come ricreare la rete neurale che ho in jmp in enterprise miner. Il modello ha un solo livello con 3 nodi di attivazione tanH, viene potenziato (il modello viene eseguito 40 volte) con una velocità di apprendimento di 6, e non usa penalità. Se qualcuno può farmi andare su come ripeterlo in SAS (base o EM) sarebbe molto utile. Immagino alternativamente che potrei eseguire il codice jmp in minatore di impresa, è possibile?
Grazie.
Ri: Grande rete neurale, non è possibile salvare le formuleSì, dovrei provare l'approccio di riduzione delle dimensioni che menzioni. Sono un po 'titubante nel ritenere che funzionerà in quanto i dati di input sono simili a una serie storica con dati a cui è associato un ritardo indeterminato, quindi la relazione tra tutte le variabili di input è un po' "sfocata" (osservazione uno, input la variabile uno è il primo campione della serie per tutte le osservazioni, ma sto usando l'NN per trovare pattern nei dati invece di confrontare direttamente le osservazioni per ogni variabile, se questo ha senso) e quindi non sono sicuro al 100% PCA o il metodo di partizione suggerito sarebbe adatto.
Penso che la riduzione della frequenza di campionamento per ciascuna serie e la rimozione manuale di una serie alla volta possano comportare una quantità di dati inferiore e un modello equivalente.
Ri: Grande rete neurale, non è possibile salvare le formuleHo fatto un po 'più di prove con le reti neurali più piccole, e questo sembra essere il più efficiente dal punto di vista computazionale.
Grazie per il suggerimento.
Ri: Grande rete neurale, non è possibile salvare le formuleCon migliaia di variabili di input e 40 step di potenziamento, posso immaginare di avere una formula massiccia e massicciamente complicata.
Se possibile, suggerirei di utilizzare una tecnica di riduzione delle variabili come Partition se si utilizza una normale foresta JMP o Bootstrap, Boosted Tree o Generalised Regression se si dispone di JMP Pro per ottenere il numero di variabili di input su un numero più gestibile di fattori più importanti. Una volta ottenuti questi fattori, è possibile eseguire un modello Neurale come in precedenza con il set ridotto di variabili di input. Non dire che il modello non sarà ancora grande e / o complicato, ma scommetterei che sarebbe molto più piccolo del tuo attuale modello NN. Inoltre, se si utilizzano queste altre tecniche, è possibile confrontare i modelli per vedere quale è il migliore tramite Confronto modelli nel Depot delle formule come suggerisce Karen o Confronto modelli autonomo.
Ri: Grande rete neurale, non è possibile salvare le formuleHai provato SAS Data Step (non sono un utente SAS, quindi non ne so molto, ma ti suggerisco di esaminare questa opzione). Se hai JMP13 Pro, il depot delle formule può aiutarti. È possibile pubblicare una formula per il depot e quindi dal depot è possibile creare il codice di calcolo del punteggio in un certo numero di lingue.
