論文の概要: cito: An R package for training neural networks using torch
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09599v2
- Date: Sun, 8 Oct 2023 11:52:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 14:17:25.181746
- Title: cito: An R package for training neural networks using torch
- Title（参考訳）: cito:torchを使用したニューラルネットワークトレーニング用rパッケージ
- Authors: Christian Amesoeder, Florian Hartig, Maximilian Pichler
- Abstract要約: cito"は、ディープラーニングのためのユーザフレンドリーなRパッケージで、Rパッケージで慣れ親しんだ公式でディープニューラルネットワークを指定できる。
「シトー」には、モデルプロットと分析のための多くのユーザフレンドリーな機能が含まれている。
総合Rアーカイブネットワーク(CRAN)から「シトー」の安定版をインストールすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep Neural Networks (DNN) have become a central method for regression and
classification tasks. Some packages exist that allow to fit DNN directly in R,
but those are rather limited in their functionality. Most current deep learning
applications rely on one of the major deep learning frameworks, in particular
PyTorch or TensorFlow, to build and train DNNs. Using these frameworks,
however, requires substantially more training and time than typical regression
or machine learning functions in the R environment. Here, we present 'cito', a
user-friendly R package for deep learning that allows to specify deep neural
networks in the familiar formula syntax used in many R packages. To fit the
models, 'cito' uses 'torch', taking advantage of the numerically optimized
torch library, including the ability to switch between training models on CPUs
or GPUs. Moreover, 'cito' includes many user-friendly functions for model
plotting and analysis, including optional confidence intervals (CIs) based on
bootstraps on predictions as well as explainable AI (xAI) metrics for effect
sizes and variable importance with CIs and p-values. To showcase a typical
analysis pipeline using 'cito', including its built-in xAI features to explore
the trained DNN, we build a species distribution model of the African elephant.
We hope that by providing a user-friendly R framework to specify, deploy and
interpret deep neural networks, 'cito' will make this interesting model class
more accessible to ecological data analysis. A stable version of 'cito' can be
installed from the comprehensive R archive network (CRAN).
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は回帰および分類タスクの中心的な手法となっている。
いくつかのパッケージはDNNを直接Rに適合させることができるが、機能的には限られている。
現在のディープラーニングアプリケーションは、DNNの構築とトレーニングには、特にPyTorchやTensorFlowといった主要なディープラーニングフレームワークの1つに依存している。
しかし、これらのフレームワークを使用するには、R環境における典型的な回帰や機械学習機能よりも、かなり多くのトレーニングと時間が必要です。
深層学習のためのユーザフレンドリなRパッケージである 'cito' では、多くのRパッケージで使われている親しみやすい公式構文でディープニューラルネットワークを指定できる。
モデルに合うように、'cito'は'torch'を使用し、数値的に最適化されたトーチライブラリを活用し、CPUやGPUのトレーニングモデルを切り替える機能を含む。
さらに、"cito"にはモデルプロットと分析のための多くのユーザフレンドリな機能が含まれており、予測のブートストラップに基づいたオプションの信頼区間(CI)や、効果のサイズやCIやp値による変数の重要度に関する説明可能なAI(xAI)メトリクスが含まれている。
訓練されたDNNを探索するために組み込まれたxAI機能を含む「シトー」を用いた典型的な分析パイプラインを紹介するため、アフリカゾウの種分布モデルを構築した。
私たちは、ディープニューラルネットワークを指定、デプロイ、解釈するためのユーザフレンドリなRフレームワークを提供することで、この興味深いモデルクラスがエコロジーデータ分析によりアクセスしやすくなることを期待しています。
安定したバージョンのcitoは、総合Rアーカイブネットワーク(CRAN)からインストールすることができる。
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