Les réseaux de neurones de SEM comprennent-ils toujours une seule couche cachée ? On peut forcer le nombre de couches cachées, pour cela il faut aller dans l’interface avancée (cocher ADVANCED USER INTERFACE dans l’onglet GENERAL) et cliquer droit n’importe où : on a la fonctionnalité ADD HIDDEN LAYER qui doit être disponible. Relier comme on le souhaite les couches.
Dans l’onglet basic>multiplayer perceptron il y a une case « hidden neurons ». Cette case nous permet-elle de choisir le nombre de neurones dans la seule couche cachée ou le nombre de couches cachées ?
Dans l’onglet Basic du noeud Neural Networks à quoi correspondent « preliminary runs » et « training technique » ? Est-t-il important de les paramétrer ?
Quel fonction de transfert utilise SEM pour les réseaux de neurone ? la logistique ?
Dans la sortie (output), à quoi correspond la table « weights » ? (on a des H11 – H12… cela correspond-il aux noeuds) et comment analyse-t-on le graph dans cet onglet (weight) ?
En faisant une modélisation sur SEM avec des réseaux de neurones, on obtient un taux de mal classés de 50% : alors, que doit-on faire ? Arrêter ?
J’ai besoin d’utiliser les réseaux de neurones sous SEM.
Tout d’abord peut-t-on utiliser une variable « target » avec plusieurs modalités?
Je n’ai pas de problèmes pour les lancer mais je ne sais pas trop comment les interpréter, à part le « misclassification rate »… Dans l' »output validation data », il n’y a pas de variables permettant de savoir où les individus ont été classés…