論文の概要: Neural Network Models for Contextual Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24400v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 15:16:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.356417
• Title: Neural Network Models for Contextual Regression
• Title（参考訳）: 文脈回帰のためのニューラルネットワークモデル
• Authors: Seksan Kiatsupaibul, Pakawan Chansiripas,
• Abstract要約: 提案した単純なコンテキストニューラルネットワーク(SCtxtNN)は、コンテキスト固有の回帰からコンテキスト識別を分離する。 提案アーキテクチャは,標準的なニューラルネットワークコンポーネントのみを用いて,文脈線形回帰モデルを表現するのに十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a neural network model for contextual regression in which the regression model depends on contextual features that determine the active submodel and an algorithm to fit the model. The proposed simple contextual neural network (SCtxtNN) separates context identification from context-specific regression, resulting in a structured and interpretable architecture with fewer parameters than a fully connected feed-forward network. We show mathematically that the proposed architecture is sufficient to represent contextual linear regression models using only standard neural network components. Numerical experiments are provided to support the theoretical result, showing that the proposed model achieves lower excess mean squared error and more stable performance than feed-forward neural networks with comparable numbers of parameters, while larger networks improve accuracy only at the cost of increased complexity. The results suggest that incorporating contextual structure can improve model efficiency while preserving interpretability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデルに適合するアルゴリズムとアクティブなサブモデルを決定する文脈的特徴に依存する,文脈的回帰のためのニューラルネットワークモデルを提案する。 提案した単純なコンテキストニューラルネットワーク(SCtxtNN)は、コンテキスト固有の回帰からコンテキスト識別を分離し、完全に接続されたフィードフォワードネットワークよりも少ないパラメータで構造化され解釈可能なアーキテクチャを実現する。 提案アーキテクチャは,標準的なニューラルネットワークコンポーネントのみを用いて,文脈線形回帰モデルを表現するのに十分であることを示す。 提案モデルでは,パラメータ数に匹敵するフィードフォワードニューラルネットワークよりも,過大な平均二乗誤差を低減し,より安定した性能を実現する一方,大規模ネットワークは複雑化を犠牲にして精度を向上する。 その結果、文脈構造を組み込むことで、解釈可能性を維持しながらモデル効率を向上させることが示唆された。

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