Tercera capa de red neuronalSé que se pueden hacer muchas cosas con dos capas, pero estar limitado a dos capas incluso en JMP Pro no es una buena idea. Como cliente, puedo obtener cualquier capa en un paquete gratuito de Python y no sé por qué no podría obtener lo mismo con JMP Pro. El número de capas en la mejor opción sería selectivo; de lo contrario, proporcione al menos tres capas (capas de entrada, intermedia y de salida).
Automatización y secuencias de comandosAcceso a los datosRe: tercera capa de la red neuronalDe hecho, estoy abogando por un mínimo de 5 capas, ¡aunque 3 capas sería un buen comienzo!Quiero hacer una compresión de datos no lineal, en una forma similar de autoencoders-decoders.La capa intermedia tendría el recuento más bajo y creo que en general 5 capas para este tipo de compresión de datos tiene sentido.
Re: tercera capa de la red neuronalProbablemente pueden incluir un menú desplegable para seleccionar cuántas capas se requieren y dejarlo en manos del usuario.
Re: Tercera capa de red neuronalJMP 18 trae el complemento Torch que brinda acceso a estos NN más grandes: https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Torch-Deep-Learning-Add-In-for-JMP-Pro/ toque-p/762296
