論文の概要: NeuralSens: Sensitivity Analysis of Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11423v2
- Date: Mon, 8 Feb 2021 07:01:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 14:43:37.054902
- Title: NeuralSens: Sensitivity Analysis of Neural Networks
- Title（参考訳）: NeuralSens: ニューラルネットワークの感度解析
- Authors: J. Pizarroso, J. Portela and A. Mu\~noz
- Abstract要約: 本稿ではニューラルネットワークの感度解析に使用できるNeuralSensパッケージについて述べる。
本稿では,ニューラルネットワークモデルから情報を得る手法の概要を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural networks are important tools for data-intensive analysis and are
commonly applied to model non-linear relationships between dependent and
independent variables. However, neural networks are usually seen as "black
boxes" that offer minimal information about how the input variables are used to
predict the response in a fitted model. This article describes the
\pkg{NeuralSens} package that can be used to perform sensitivity analysis of
neural networks using the partial derivatives method. Functions in the package
can be used to obtain the sensitivities of the output with respect to the input
variables, evaluate variable importance based on sensitivity measures and
characterize relationships between input and output variables. Methods to
calculate sensitivities are provided for objects from common neural network
packages in \proglang{R}, including \pkg{neuralnet}, \pkg{nnet}, \pkg{RSNNS},
\pkg{h2o}, \pkg{neural}, \pkg{forecast} and \pkg{caret}. The article presents
an overview of the techniques for obtaining information from neural network
models, a theoretical foundation of how are calculated the partial derivatives
of the output with respect to the inputs of a multi-layer perceptron model, a
description of the package structure and functions, and applied examples to
compare \pkg{NeuralSens} functions with analogous functions from other
available \proglang{R} packages.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークはデータ集約分析のための重要なツールであり、従属変数と独立変数の間の非線形関係をモデル化するのによく用いられる。
しかし、ニューラルネットワークは通常、「ブラックボックス」と見なされ、適応したモデルで応答を予測するのに入力変数がどのように使用されるかに関する最小限の情報を提供する。
本稿では、部分微分法を用いてニューラルネットワークの感度解析を行うために使用できる \pkg{NeuralSens} パッケージについて述べる。
パッケージ内の関数は、入力変数に関する出力の感度を取得し、感度測定に基づいて変数の重要性を評価し、入力変数と出力変数の関係を特徴付けるために使うことができる。
感性を計算する方法は、 \pkg{neuralnet}, \pkg{nnet}, \pkg{rsnns}, \pkg{h2o}, \pkg{neural}, \pkg{forecast}, \pkg{caret}を含む、一般的なニューラルネットワークパッケージのオブジェクトに対して提供される。
本稿では、ニューラルネットワークモデルから情報を得るための技術の概要、多層パーセプトロンモデルの入力に対する出力の部分微分の計算方法の理論的基礎、パッケージ構造と関数の説明、および \pkg{neuralsens} 関数と他の利用可能な \proglang{r} パッケージとの類似関数を比較するための例について述べる。
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