신경망 노드에 대한 안내 : 내부 노드 대 숨겨진 노드와 외부 노드?Pro eval을 사용하여 고객을 돕고 있으며 "JMP를 사용한 Predicitve Analytics의 기본"두 번째 버전을 진행 중입니다. 252 페이지에서 노드 수를 결정하기위한 지침을 제공합니다. JMP는 입력 레이어 (X), 하나 또는 두 개의 숨겨진 레이어 및 출력 레이어 (Y)를 가질 수 있습니다. 권장 사항은 범주 형 변수에 대한 출력 노드 수를 고려합니다.
"출력 계층의 노드 수는 문제에 따라 다릅니다. 단일 연속 또는 이진 변수를 예측하려면 하나의 출력 노드를 사용하십시오. 레벨이 5 개인 범주 형 변수의 경우 각 레벨마다 하나씩 5 개의 출력 노드를 사용하십시오. "
그런 다음 입력 및 출력 노드 번호가있는 경험 법칙에 대해 이야기합니다.
그래서 내 질문은 이것입니다 : 사용자는 노드 수를 결정하기 위해 범주 Y에 대해 얼마나 많은 레벨을 알고 있어야합니까? 위에서 말한 내용이 사실이라면 신경 보고서에 명백한 방식으로 어떤 정보도 존재하지 않는 것 같습니다. 뭔가 빠졌습니까? 예를 들어 다이어그램에는 항상 Y에 대해 하나의 상자가 있습니다. 프로파일 러의 레벨은 별도의 프로파일 러로 간주되지만 여전히 범주의 레벨 수를 기반으로합니다 (암시 적이지만 명시되지는 않음).
신경망 노드에 대한 안내 : 내부 노드 대 숨겨진 노드와 외부 노드?로라,
에 대한 지침의 해당 부분 출력 노드 당신이 책에서 인용 한 것은 오도의 소지가 있습니다. JMP는 사용자에게 출력 레이어의 노드 수를 지정하도록 요구하지 않습니다. 응답 변수의 모델링 유형에 따라 자동으로 수행됩니다. 즉, 연속 응답의 경우 NN은 숫자 값 예측을 수행합니다. 명목 또는 순서 응답의 경우 NN은 각 응답 수준마다 하나씩 확률 예측 세트를 만듭니다. 이 책에 명시된 조언의 나머지 부분은 사용자에게 레이어에 숨겨진 노드.
신경망 노드에 대한 안내 : 내부 노드 대 숨겨진 노드와 외부 노드?JMP가 신경에서 categorical 형 Y에 대해 올바른 노드 수를 제안하면 도움이 될 것 같습니다! 또는 적어도 최대.
신경망 노드에 대한 안내 : 내부 노드 대 숨겨진 노드와 외부 노드?감사합니다 Peter- 네, 생성 된 C 코드를 보여주는 것은 실제로 더미 변수에서 수식이 변환되는 방식에 이르기까지 많은 일을 설명하는 데 도움이되었습니다. 반복 할 가치가있는 속임수입니다!
신경망 노드에 대한 안내 : 내부 노드 대 숨겨진 노드와 외부 노드?Laura : 나는 당신의 원래 질문에 대한 어떤 지침도 제공 할 수 없지만, 전망과 공명 할 수있는 평가에 대한 또 다른 생각을 제공 할 것입니까? 이러한 모델은 많은 용어, 변환 등으로 인해 둔감 할 수 있습니다. 내 고객 중 일부는 대출 신청자, 업 셀링 서비스 / 제품 등을 분류하기 위해 데이터웨어 하우스와 같은 프로덕션 시스템으로 이러한 모델을 내 보냅니다. 그들은 Formula Depot Publish to C, SQL, Python 등을 본다. JMP Pro에서 모델을 다른 대상 시스템으로 가져 오는 데 어려움을 덜어주는 훌륭한 기능입니다. 도움이 되었기를 바랍니다.
신경망 노드에 대한 안내 : 내부 노드 대 숨겨진 노드와 외부 노드?NN의 각 노드는 비선형 활성화 함수로 변환 된 입력의 선형 함수에 해당합니다. 응답 레벨과 관련된 모든 시프트 또는 불연속성을 개별적으로 모델링 할 수 있으므로 (또는 아마도 더 정확하게는 레벨의 기여도를 별도의 노드를 사용하여 모델링 할 수 있기 때문에) 각 Y 레벨에 대해 하나의 노드를 갖는 것이 좋습니다. 관련이없는 메모에서 적합 모델은 사용 된 노드 수에 관계없이 모델에있는 Y 수준에 대해서만 예측할 수 있습니다.
