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Wie kann ich die BIC- und AIC-Form -log-Wahrscheinlichkeit für neuronales Netzwerk erhalten?

Hallo,

 

Ich benutze den JMP Pro 12.  

Ich würde gerne wissen, wie ich die AIC oder die BIC von -Lahrihood in der neuronalen Netzwerkanalyse erhalten kann?

 

Grüße, 

Angelo

 

Betreff: Wie kann ich die BIC- und AIC-Form -log-Wahrscheinlichkeit für neuronales Netzwerk erhalten?

Sorry, ich war mir ziemlich sicher, dass ich es für neuronale Netze gemacht habe, aber es war eigentlich für die nichtlineare Plattform.  Hier ist der Code:

 

dt = Open("$SAMPLE_DATA/Nonlinear Examples/Chemical Kinetics.jmp");
fit = dt << Nonlinear( 
 Y( :Name( "Velocity (y)" ) ), 
  X( :Name( "Model (x)" ) ), 
  Newton, 
  Finish   
);
rep = fit << Report;
matRmse = rep[NumberColBox(5)] << Get As Matrix;


/***************************************************
/          calculate AICc                          /
***************************************************/

 // AIC = N.ln(SS/N) + 2k
 // where N = # data points
 //   k = # parameters + 1
 //  SS = sum of squares for the residuals
 
 // AICc = AIC + [ 2k(k+1) / (N-k-1) ]
 

N = NRows(dt);
nParameters = 2;
k = nParameters + 1;
rmse = matRmse[1];
dfSS = N - nParameters;
MS = rmse^2;
SS = dfSS * MS; // this is correct compared to fit model
LL = N*Log(2*Pi()*e()*SS/N);
AIC = LL + 2*k;
AICc = AIC + ( (2*k*(k+1))/(N-k-1) );

/***************************************************
/          calculate BIC                           /
***************************************************/
BIC = LL + k*Log(N);

In diesem Code musste ich den Log-Likelihood-Wert ermitteln, während das neuronale Netz Ihnen dies gibt, sodass es einfacher sein sollte.  Ich denke, Sie müssen nur darüber nachdenken, was der Wert von k ist.  Ich nehme an, es wäre 1 plus die Anzahl der Gewichtungen, die geschätzt werden (für ein Netzwerk mit einer einzigen Schicht wäre dies #factors x #nodes); 

Betreff: Wie kann ich die BIC- und AIC-Form -log-Wahrscheinlichkeit für neuronales Netzwerk erhalten?Lieber David,

Für mich ist das super. Ich werde Montag warten.

Ich danke dir sehr,
Angelo
Betreff: Wie kann ich die BIC- und AIC-Form -log-Wahrscheinlichkeit für neuronales Netzwerk erhalten?

Ich habe einen Code, den ich mit Ihnen teilen kann - leider reise ich gerade - wenn Sie keine Antwort von jemand anderem erhalten, kann ich ihn am Montag posten.

Betreff: Wie kann ich die Wahrscheinlichkeit des BIC- und AIC-Formularprotokolls für ein neuronales Netzwerk ermitteln?

Gibt es eine Möglichkeit, k nur aus einer schnellen Spaltenformel für eine neuronale zu erhalten? Oder muss ich wissen, wie das Modell erstellt wurde? Zum Beispiel

 

Names default to here(1);
dt = open("$SAMPLE_DATA/Boston Housing.jmp");
nn = dt << Neural(
 Y( :mvalue ),
 X(
  :crim,
  :zn,
  :indus,
  :chas,
  :nox,
  :rooms,
  :age,
  :distance,
  :radial,
  :tax,
  :pt,
  :b,
  :lstat
 ),
 Informative Missing( 0 ),
 Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
 Fit( NTanH( 3 ), NLinear( 2 ), NLinear2( 1 ), NGaussian2( 1 ) )
);

nn << (Fit[1] << Save Fast Formulas);
pred = Column(dt, ncols(dt));
pred << Get Formula();

Kehrt zurück:

 

T#1 = Matrix(
 {{:crim, :zn, :indus, Design Nom( :chas, [0 1], <<ELSE missing=""></ELSE>

 

Danke im Voraus.