論文の概要: A Deep Learning Approach to Analyzing Continuous-Time Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12128v2
• Date: Wed, 19 Apr 2023 18:54:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 17:18:56.486365
• Title: A Deep Learning Approach to Analyzing Continuous-Time Systems
• Title（参考訳）: 連続時間システム解析のための深層学習手法
• Authors: Cory Shain and William Schuler
• Abstract要約: 深層学習が複雑なプロセスの解析に有効であることを示す。 提案手法は,多くの自然系に対して不可解な標準的な仮定を緩和する。 行動・神経画像データに顕著な改善が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.89961728689037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientists often use observational time series data to study complex natural processes, but regression analyses often assume simplistic dynamics. Recent advances in deep learning have yielded startling improvements to the performance of models of complex processes, but deep learning is generally not used for scientific analysis. Here we show that deep learning can be used to analyze complex processes, providing flexible function approximation while preserving interpretability. Our approach relaxes standard simplifying assumptions (e.g., linearity, stationarity, and homoscedasticity) that are implausible for many natural systems and may critically affect the interpretation of data. We evaluate our model on incremental human language processing, a domain with complex continuous dynamics. We demonstrate substantial improvements on behavioral and neuroimaging data, and we show that our model enables discovery of novel patterns in exploratory analyses, controls for diverse confounds in confirmatory analyses, and opens up research questions that are otherwise hard to study.
• Abstract（参考訳）: 科学者は複雑な自然過程を研究するのに観測時系列データを使うことが多いが、回帰分析はしばしば単純なダイナミクスを仮定している。 ディープラーニングの最近の進歩は、複雑なプロセスのモデルのパフォーマンスに驚くべき改善をもたらしたが、深層学習は一般的に科学分析には使われていない。 ここでは,深層学習を複雑なプロセスの解析に利用し,解釈可能性を維持しつつ柔軟な関数近似を提供する。 我々のアプローチは、多くの自然システムにはありえない、データの解釈に批判的に影響を与えるような標準的な単純化仮定(例えば、線形性、定常性、ホモ代数学性)を緩和する。 複雑な連続力学を持つ領域であるインクリメンタルヒューマン言語処理のモデルを評価する。 本研究では, 行動・神経画像データに顕著な改良を加え, 探索分析における新しいパターンの発見, 確認解析における多様なコンファウンドの制御, 研究が難しい研究課題の開放を可能にした。

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