論文の概要: Learning a binary search with a recurrent neural network. A novel approach to ordinal regression analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02609v1
• Date: Thu, 7 Jan 2021 16:16:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 13:48:08.019278
• Title: Learning a binary search with a recurrent neural network. A novel approach to ordinal regression analysis
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークによるバイナリ検索の学習。 順序回帰分析への新しいアプローチ
• Authors: Louis Falissard, Karim Bounebache, Gr\'egoire Rey
• Abstract要約: 本稿では,順序回帰における深層学習フレームワークが提供するシーケンス・ツー・シーケンス学習手法の応用について検討する。 対象変数の順序に応じてモデルの説明変数を可視化する手法を提案する。 この手法は、多くのベンチマークデータセット上の従来の順序回帰法と比較され、同等またははるかに優れた予測能力を有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://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks are a family of computational models that are naturally suited to the analysis of hierarchical data such as, for instance, sequential data with the use of recurrent neural networks. In the other hand, ordinal regression is a well-known predictive modelling problem used in fields as diverse as psychometry to deep neural network based voice modelling. Their specificity lies in the properties of their outcome variable, typically considered as a categorical variable with natural ordering properties, typically allowing comparisons between different states ("a little" is less than "somewhat" which is itself less than "a lot", with transitivity allowed). This article investigates the application of sequence-to-sequence learning methods provided by the deep learning framework in ordinal regression, by formulating the ordinal regression problem as a sequential binary search. A method for visualizing the model's explanatory variables according to the ordinal target variable is proposed, that bears some similarities to linear discriminant analysis. The method is compared to traditional ordinal regression methods on a number of benchmark dataset, and is shown to have comparable or significantly better predictive power.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network)は、リカレントニューラルネットワークを用いたシーケンシャルデータなどの階層データの解析に自然に適する計算モデルの一群である。 一方、順序回帰は、心理測定からディープニューラルネットワークに基づく音声モデリングまで様々な分野で使われているよく知られた予測モデル問題である。 それらの特異性は結果変数の性質に関係しており、典型的には自然順序性を持つカテゴリー変数と見なされ、異なる状態間の比較が可能である(「少し」は「幾分」よりも小さいが、推移性は許容される)。 本稿では, 逐次二分探索として順序回帰問題を定式化することにより, 深層学習フレームワークが提供するシーケンス・ツー・シーケンス学習手法の適用について検討する。 線形判別解析といくつかの類似性を有する順序的目標変数に従ってモデルの説明変数を可視化する手法を提案する。 この手法は、多くのベンチマークデータセット上の従来の順序回帰法と比較され、同等またははるかに優れた予測力を持つことが示された。

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