論文の概要: Continuous Forecasting via Neural Eigen Decomposition of Stochastic Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00117v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 22:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 16:02:25.912992
• Title: Continuous Forecasting via Neural Eigen Decomposition of Stochastic Dynamics
• Title（参考訳）: 確率力学のニューラル固有分解による連続予測
• Authors: Stav Belogolovsky, Ido Greenberg, Danny Eitan and Shie Mannor
• Abstract要約: 本稿では,スパース観測と適応力学を用いた逐次予測のためのニューラル固有SDEアルゴリズムを提案する。 NESDEは、スパース観測による効率的な頻繁な予測を可能にするために、力学モデルに固有分解を適用する。 我々は,MIMIC-IVデータセットにおけるヘパリン投与後の血液凝固の患者適応予測を初めて行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.82509795873254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivated by a real-world problem of blood coagulation control in Heparin-treated patients, we use Stochastic Differential Equations (SDEs) to formulate a new class of sequential prediction problems -- with an unknown latent space, unknown non-linear dynamics, and irregular sparse observations. We introduce the Neural Eigen-SDE (NESDE) algorithm for sequential prediction with sparse observations and adaptive dynamics. NESDE applies eigen-decomposition to the dynamics model to allow efficient frequent predictions given sparse observations. In addition, NESDE uses a learning mechanism for adaptive dynamics model, which handles changes in the dynamics both between sequences and within sequences. We demonstrate the accuracy and efficacy of NESDE for both synthetic problems and real-world data. In particular, to the best of our knowledge, we are the first to provide a patient-adapted prediction for blood coagulation following Heparin dosing in the MIMIC-IV dataset. Finally, we publish a simulated gym environment based on our prediction model, for experimentation in algorithms for blood coagulation control.
• Abstract（参考訳）: ヘパリン治療患者の血液凝固制御の現実的な問題に触発され、確率微分方程式(SDE)を用いて、未知の潜伏空間、未知の非線形ダイナミクス、不規則なスパース観察を含む、新しい一連の予測問題を定式化する。 ニューラル固有sde (nesde) アルゴリズムを, スパース観測と適応ダイナミクスを用いた逐次予測に導入する。 nesdeは、スパース観測による効率的な頻繁な予測を可能にするために、固有分解をダイナミクスモデルに適用する。 さらに、nesdeは適応ダイナミクスモデルのための学習メカニズムを使用しており、シーケンス間およびシーケンス内におけるダイナミクスの変化を処理する。 合成問題と実世界のデータの両方に対するNESDEの精度と有効性を示す。 特に我々の知識を最大限に活用するため、ミソ-ivデータセットでヘパリン投与後の血液凝固予測を患者に適応させた最初の例である。 最後に,血液凝固制御のためのアルゴリズムの実験を行うための,予測モデルに基づくシミュレーション体育環境を公開する。

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