Troisième couche du réseau neuronalJe sais que beaucoup de choses peuvent être faites avec deux couches, mais être limité à deux couches, même dans JMP Pro, n'est pas une bonne idée. En tant que client, je peux obtenir n'importe quelle couche dans un package gratuit de Python et je ne sais pas pourquoi je ne devrais pas pouvoir obtenir la même chose avec JMP Pro. Le nombre de couches dans la meilleure option serait sélectif, sinon, fournissez au moins trois couches (couches d'entrée, intermédiaire et de sortie).
Automatisation et scriptsAccès aux donnéesRe : troisième couche du réseau de neuronesOù en est-on ? Je suis d'accord que nous devrions en avoir 5 plutôt que 3.
JMP 17 a cassé la possibilité d'utiliser la même entrée comme sortie, nous n'avons donc pas de chance même en utilisant une seule couche. En principe, ils l'annuleront.
Objet : troisième couche du réseau de neurones - Statut modifié en : accusé de réceptionSalut @hnasiri , Merci pour votre suggestion! Nous avons enregistré votre demande et la prendrons en considération.
Re : troisième couche du réseau de neuronesIls peuvent probablement inclure un menu déroulant pour sélectionner le nombre de couches nécessaires et le laisser à l'utilisateur.
Re : troisième couche du réseau de neuronesJe préconise en fait un minimum de 5 couches, même si 3 couches seraient un bon début !Je veux faire une compression de données non linéaire, sous une forme similaire d'auto-encodeurs-décodeurs.La couche intermédiaire aurait le nombre le plus bas, et je pense qu'en général 5 couches pour ce type de compression de données ont du sens.
Re : Troisième couche du réseau neuronalJMP 18 apporte le complément Torch qui donne accès à ces NN plus grands : https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Torch-Deep-Learning-Add-In-for-JMP-Pro/ ta-p/762296
