論文の概要: Enhancing Functional Data Analysis with Sequential Neural Networks: Advantages and Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01875v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 12:33:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 14:24:25.371148
• Title: Enhancing Functional Data Analysis with Sequential Neural Networks: Advantages and Comparative Study
• Title（参考訳）: 逐次ニューラルネットワークによる機能的データ解析の強化 : アドバンテージと比較研究
• Authors: J. Zhao, J. Li, M. Chen and S. Jadhav
• Abstract要約: シーケンスニューラルネットワーク(Sequential Neural Networks, SNN)は、シーケンスデータを処理できる特殊なニューラルネットワークである。 FDAベースの方法論は、特に現場外の実践者にとって、課題を提示している。 FDA応用におけるSNNの利用を提案し,その効果を比較分析により実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Functional Data Analysis (FDA) is a statistical domain developed to handle functional data characterized by high dimensionality and complex data structures. Sequential Neural Networks (SNNs) are specialized neural networks capable of processing sequence data, a fundamental aspect of functional data. Despite their great flexibility in modeling functional data, SNNs have been inadequately employed in the FDA community. One notable advantage of SNNs is the ease of implementation, making them accessible to a broad audience beyond academia. Conversely, FDA-based methodologies present challenges, particularly for practitioners outside the field, due to their intricate complexity. In light of this, we propose utilizing SNNs in FDA applications and demonstrate their effectiveness through comparative analyses against popular FDA regression models based on numerical experiments and real-world data analysis. SNN architectures allow us to surpass the limitations of traditional FDA methods, offering scalability, flexibility, and improved analytical performance. Our findings highlight the potential of SNN-based methodologies as powerful tools for data applications involving functional data.
• Abstract（参考訳）: 関数データ分析 (FDA) は、高次元と複雑なデータ構造を特徴とする関数データを扱うために開発された統計分野である。 シーケンシャルニューラルネットワーク(snn)は、機能データの基本的な側面であるシーケンスデータを処理できる特殊なニューラルネットワークである。 機能データのモデリングに非常に柔軟性があるにもかかわらず、SNNはFDAコミュニティでは不十分に採用されている。 snnの特筆すべきアドバンテージは実装の容易さであり、アカデミアを超えて幅広いオーディエンスに利用可能である。 逆に、FDAベースの方法論は、特に現場外の実践者にとって、複雑な複雑さのために課題を提示している。 そこで我々は,SNNをFDAの応用に適用し,数値実験と実世界のデータ分析に基づく一般的なFDA回帰モデルとの比較分析により,その効果を実証する。 SNNアーキテクチャは、従来のFDAメソッドの制限を超え、スケーラビリティ、柔軟性、分析性能の改善を提供します。 本研究は,機能的データを含むデータアプリケーションのための強力なツールとして,SNNベースの方法論の可能性を強調した。

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