?> Quelles sont les différentes architectures de ré... - Aide
QUESTION / RÉPONSE

Quelles sont les différentes architectures de réseau disponibles avec l'action `annTrain` ?

0 consultations

Réponse

L'action `annTrain` supporte plusieurs architectures spécifiées par le paramètre `arch` : 'MLP' (Perceptron Multicouche) pour des réseaux avec une ou plusieurs couches cachées, 'GLIM' (Modèle Linéaire Généralisé) qui est un perceptron à deux couches sans couche cachée, et 'DIRECT' qui est une extension du MLP avec des connexions directes de la couche d'entrée à la couche de sortie.
Action technique liée

Voir la documentation de annTrain

Voir l'Action
Thématiques

Voir aussi

annScore
neuralNet

La acción `annScore` del conjunto de acciones `neuralNet` se utiliza para puntuar datos con un modelo de red neuronal artificial previamente entrenado. Esta acción toma un modelo entrenado (desde una tabla CAS) y una tabla de datos de entrada, y genera una tabla de salida con las predicciones. Es una herramienta fundamental en el ciclo de vida del machine learning para aplicar modelos a nuevos datos y evaluar su rendimiento o para la implementación en producción.

annCode
neuralNet

The annCode action generates SAS DATA step scoring code from a trained artificial neural network model. This allows for the deployment of the model outside of the CAS environment, enabling scoring of new data in traditional SAS environments. The generated code can be saved to a CAS table for further use.

annTrain
neuralNet

The `annTrain` action, part of the `neuralNet` action set, is used to train an artificial neural network (ANN) in SAS Viya. This process involves adjusting the network's weights based on a given dataset to minimize prediction errors. The action supports various architectures like Multi-Layer Perceptrons (MLP), Generalized Linear Models (GLIM), and direct connection models. It offers extensive customization options, including different activation functions, optimization algorithms (like LBFGS and SGD), and data standardization methods, making it a versatile tool for building predictive models.