کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865110 | 1439554 | 2018 | 48 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A new test for the significance of neural network inputs
ترجمه فارسی عنوان
تست جدید برای اهمیت ورودی های شبکه عصبی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه عصبی، آزمون معنی دار، مدل های غیر خطی، پارامترهای ناراحتی، انتخاب متغیر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper introduces a new formal test of the significance of neural network inputs. It is simple, accurate, and powerful and is based on a linear relationship between the output of a neural network when all of the input variables are fixed at their mean values-other than the input variable, which is subject to significance testing-and the target values of the network. Simulation results show that as the number of observations increases, the power of the test tends to 1 in all cases, and that the empirical size approaches the nominal size in some cases. The results, based on the ordinary least squares (OLS) estimation of parameters, are very encouraging, but using a heteroscedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix and fast double bootstrap improves the speed of the convergence to the nominal size. The test can also be used for nonlinear models with nuisance parameters.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 273, 17 January 2018, Pages 304-322
Journal: Neurocomputing - Volume 273, 17 January 2018, Pages 304-322
نویسندگان
Shapour Mohammadi,