論文の概要: Deep Learning with Functional Inputs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09590v1
- Date: Wed, 17 Jun 2020 01:23:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 20:19:14.173318
- Title: Deep Learning with Functional Inputs
- Title（参考訳）: 機能入力を用いたディープラーニング
- Authors: Barinder Thind, Kevin Multani, Jiguo Cao
- Abstract要約: 本稿では,機能データをフィードフォワードニューラルネットワークに統合する手法を提案する。
この手法の副産物は、最適化プロセス中に可視化できる動的な機能的重みの集合である。
このモデルは、新しいデータの予測や真の機能的重みの回復など、多くの文脈でうまく機能することが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present a methodology for integrating functional data into deep densely
connected feed-forward neural networks. The model is defined for scalar
responses with multiple functional and scalar covariates. A by-product of the
method is a set of dynamic functional weights that can be visualized during the
optimization process. This visualization leads to greater interpretability of
the relationship between the covariates and the response relative to
conventional neural networks. The model is shown to perform well in a number of
contexts including prediction of new data and recovery of the true underlying
functional weights; these results were confirmed through real applications and
simulation studies. A forthcoming R package is developed on top of a popular
deep learning library (Keras) allowing for general use of the approach.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,関数データを深い密結合されたフィードフォワードニューラルネットワークに統合する手法を提案する。
このモデルは、複数の関数とスカラー共変量を持つスカラー応答に対して定義される。
この手法の副産物は、最適化プロセス中に可視化できる動的な機能的重みの集合である。
この可視化により、コ変量と従来のニューラルネットワークに対する応答の関係の解釈性が向上する。
このモデルは、新しいデータの予測や、真の機能的重みの回復など、多くの文脈で良好に機能することが示され、実際の応用とシミュレーション研究によって確認された。
近日中にリリースされるRパッケージは、一般的なディープラーニングライブラリ(Keras)の上に開発され、このアプローチを一般化することができる。
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