Objetivo
El complemento Neural Network Tuning es una plataforma de red neuronal alternativa que proporciona una manera fácil de generar numerosas redes neuronales para identificar el mejor conjunto de parámetros para las opciones de estructura, refuerzo y ajuste de la capa oculta.
Cómo funciona
El usuario especifica el número de modelos de red neuronal que se ejecutarán y establece el rango de parámetros y opciones de ajuste. Se genera un DOE de relleno de espacio rápido y flexible con los parámetros de ajuste como Factores y el Entrenamiento, Validación y Prueba R 2 valores como Respuestas.
Cada prueba en el DOE se pasa a la plataforma Neural Network y al R 2 los valores se registran en una tabla DOE de salida. Después de ejecutar todos los modelos, la tabla se ordena por Validación R 2 y se muestran una serie de gráficos para ayudar al usuario a identificar los efectos más importantes para maximizar la Validación R 2 valores.
Se pueden generar modelos adicionales ajustando los parámetros de ajuste y volviendo a ejecutar el DOE. Las nuevas ejecuciones se agregarán a la tabla original.
La tabla de datos se puede guardar y volver a cargar en la plataforma para guardar el progreso y reiniciar análisis adicionales. Esta es una forma de ajustar las redes neuronales que puede llevar un tiempo de cálculo considerable.
Videoguía
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notas
El complemento se probó en Windows y Mac con JMP Pro versión 17.1
