But
Le complément Neural Network Tuning est une plate-forme alternative de réseau neuronal qui fournit un moyen simple de générer de nombreux réseaux neuronaux pour identifier le meilleur ensemble de paramètres pour la structure de la couche cachée, les options de renforcement et d'ajustement.
Comment ça fonctionne
L'utilisateur spécifie le nombre de modèles de réseau de neurones qui seront exécutés et définit la plage de paramètres et les options d'ajustement. Un DOE de remplissage d'espace flexible rapide est généré avec les paramètres de réglage en tant que facteurs, et la formation, la validation et les tests R 2 valeurs en tant que réponses.
Chaque essai dans le DOE est transmis à la plate-forme Neural Network et au R 2 les valeurs sont enregistrées dans une table DOE de sortie. Une fois tous les modèles exécutés, le tableau est trié par Validation R 2 et une série de graphiques sont affichés pour aider l'utilisateur à identifier les effets les plus importants pour maximiser la Validation R 2 valeurs.
Des modèles supplémentaires peuvent être générés en ajustant les paramètres de réglage et en réexécutant le DOE. Les nouvelles exécutions seront ajoutées à la table d'origine.
Le tableau de données peut être enregistré et rechargé dans la plateforme pour enregistrer la progression et redémarrer une analyse supplémentaire. C'est une façon d'ajuster les réseaux de neurones qui peuvent prendre un temps de calcul considérable.
Guide vidéo
Cette vidéo est actuellement en cours de traitement. S'il vous plait, réessayez dans quelques minutes.
Remarques
Le complément a été testé sur Windows et Mac à l'aide de JMP Pro version 17.1
