論文の概要: Hybrid deep additive neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09175v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 04:26:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:25:17.236251
• Title: Hybrid deep additive neural networks
• Title（参考訳）: ハイブリッドディープ付加型ニューラルネットワーク
• Authors: Gyu Min Kim, Jeong Min Jeon,
• Abstract要約: 加算回帰という概念を取り入れた新しいディープニューラルネットワークを導入する。 我々のニューラルネットワークは、Kolmogorov-Arnoldネットワークとアーキテクチャ上の類似点を共有しているが、よりシンプルで柔軟なアクティベーションと基底関数に基づいている。 我々はそれらの普遍近似特性を導出し、シミュレーション研究と実データ応用を通してその効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Traditional neural networks (multi-layer perceptrons) have become an important tool in data science due to their success across a wide range of tasks. However, their performance is sometimes unsatisfactory, and they often require a large number of parameters, primarily due to their reliance on the linear combination structure. Meanwhile, additive regression has been a popular alternative to linear regression in statistics. In this work, we introduce novel deep neural networks that incorporate the idea of additive regression. Our neural networks share architectural similarities with Kolmogorov-Arnold networks but are based on simpler yet flexible activation and basis functions. Additionally, we introduce several hybrid neural networks that combine this architecture with that of traditional neural networks. We derive their universal approximation properties and demonstrate their effectiveness through simulation studies and a real-data application. The numerical results indicate that our neural networks generally achieve better performance than traditional neural networks while using fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 従来のニューラルネットワーク(複数層パーセプトロン)は、幅広いタスクで成功したため、データサイエンスにおいて重要なツールとなっている。 しかし、それらの性能は不満足な場合もあり、主に線形結合構造に依存しているため、多くのパラメータを必要とすることが多い。 一方、加法回帰は統計学における線形回帰の代替として人気がある。 本研究では,加法回帰という概念を取り入れた新しいディープニューラルネットワークを提案する。 我々のニューラルネットワークは、Kolmogorov-Arnoldネットワークとアーキテクチャ上の類似点を共有しているが、よりシンプルで柔軟なアクティベーションと基底関数に基づいている。 さらに、このアーキテクチャと従来のニューラルネットワークのアーキテクチャを組み合わせた、いくつかのハイブリッドニューラルネットワークを導入します。 我々はそれらの普遍近似特性を導出し、シミュレーション研究と実データ応用を通してその効果を実証する。 数値的な結果から,ニューラルネットワークは従来のニューラルネットワークよりも性能が良く,パラメータも少ないことが示唆された。

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