【摘 要】
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大多数常见的人工神经元网络—多层感知器（ＭＬＰ），无非是非线性回归以及判别模型。其训练方法通常是适合大型并行机硬件实现的梯度下降算法。对于一般的计算环境，ＳＡＳ系统中若干优化算法远
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大多数常见的人工神经元网络—多层感知器（ＭＬＰ），无非是非线性回归以及判别模型。其训练方法通常是适合大型并行机硬件实现的梯度下降算法。对于一般的计算环境，ＳＡＳ系统中若干优化算法远比神经元网络的并行算法更有效。本文解释神经元网络是什么，描述神经元网络与统计模型的关系，介绍神经元网络在ＳＡＳ中的实现。
The most common artificial neural network - Multilayer Sensor (MLP), is nothing more than a nonlinear regression and discriminant model. The training method is usually suitable for large parallel machine hardware gradient descent algorithm. For general computing environments, several optimization algorithms in SAS systems are far more efficient than parallel algorithms in neuronal networks. This article explains what neural networks are, describes the relationship between neural networks and statistical models, and describes the implementation of neuronal networks in SAS.
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