Gran red neuronal, no se pueden guardar las fórmulas.Hola,
Tengo un gran conjunto de datos y he podido ejecutar una red neuronal en los datos con éxito después de una larga espera.
Los datos tienen miles de variables de entrada y alrededor de 700 observaciones.
¿Cuál es la forma más eficiente o guardar las fórmulas? Intenté "guardar fórmulas" pero no pude producir un resultado después de 24 horas de espera, así que reinicié jmp. Voy a probar fórmulas rápidas o conjuntos de datos SAS a continuación, pero pensé que me gustaría hacer la pregunta de todos modos.
También me preguntaba cómo recrear la red neuronal que tengo en jmp en la empresa minera. El modelo tiene solo una capa con 3 nodos de activación tanH, está reforzado (el modelo funciona 40 veces) con una tasa de aprendizaje de .6 y no usa penalización. Si alguien puede ayudarme a repetir esto en SAS (base o EM) sería muy útil. Supongo que, alternativamente, podría ejecutar el código jmp en Enterprise Miner, ¿es posible?
Gracias.
Re: Gran red neuronal, no se pueden guardar las fórmulas.Sí, debería probar el enfoque de reducción de dimensión que mencionas. Estoy un poco indeciso de creer que funcionará ya que los datos de entrada son similares a una serie de tiempo con datos que tienen un retraso indeterminado asociado, por lo que la relación entre todas las variables de entrada es un poco "borrosa" (observación uno, entrada la variable uno es la primera muestra en la serie para todas las observaciones, pero estoy usando la NN para encontrar patrones en los datos en lugar de comparar directamente las observaciones para cada variable, si eso tiene sentido, por lo que no estoy 100% seguro de PCA o El método de partición sugerido sería adecuado.
Creo que reducir mi frecuencia de muestreo para cada serie y eliminar manualmente una serie a la vez puede dar como resultado muchos menos datos y un modelo equivalente.
Re: Gran red neuronal, no se pueden guardar las fórmulas.Hice un poco más de pruebas con redes neuronales más pequeñas, y eso parece ser el más eficiente computacionalmente.
Gracias por la sugerencia.
Re: Gran red neuronal, no se pueden guardar las fórmulas.Con miles de variables de entrada y 40 pasos de impulso, puedo imaginar que tiene una fórmula masiva y enormemente complicada.
Si es posible, sugeriría usar una técnica de reducción de variables, como Partición, si está utilizando JMP regular o Bootstrap Forest, Boosted Tree o Generalized Regression si tiene JMP Pro para obtener el número de variables de entrada hasta un número más manejable del Factores más importantes. Una vez que tenga esos factores, puede ejecutar un modelo neuronal como antes con el conjunto reducido de variables de entrada. No digo que el modelo aún no sea grande y / o complicado, pero apostaría que sería mucho más pequeño que su modelo NN actual. Además, si utiliza esas otras técnicas, puede comparar los modelos para ver cuál es el mejor a través de la Comparación de modelos, ya sea en el Depósito de Fórmula, como sugiere Karen, o la Comparación de modelos independiente.
Re: Gran red neuronal, no se pueden guardar las fórmulas.¿Has probado el paso de datos SAS? (No soy un usuario de SAS, así que no sé mucho sobre eso, pero sugeriría que consideres esa opción). Si tiene JMP13 Pro, el almacén de fórmulas puede ayudarlo. Puede publicar una fórmula en el depósito y luego desde el depósito puede crear un código de puntuación en varios idiomas.
