論文の概要: Latent Graphs for Semi-Supervised Learning on Biomedical Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15757v3
• Date: Sat, 14 Oct 2023 09:11:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 03:17:26.207933
• Title: Latent Graphs for Semi-Supervised Learning on Biomedical Tabular Data
• Title（参考訳）: バイオメディカルタブラリデータを用いた半教師付き学習のための潜時グラフ
• Authors: Boshko Koloski and Nada Lavra\v{c} and Senja Pollak and Bla\v{z} \v{S}krlj
• Abstract要約: 本研究では,本研究において,本質的なデータ関係を捉える潜在グラフを推定する手法を提案する。 グラフに基づく表現を活用することにより,グラフ全体の情報のシームレスな伝播を容易にする。 本研究は,頑健な潜伏グラフを構築するための実践的な方法として,インスタンス間関係発見の重要性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.498659756007485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the domain of semi-supervised learning, the current approaches insufficiently exploit the potential of considering inter-instance relationships among (un)labeled data. In this work, we address this limitation by providing an approach for inferring latent graphs that capture the intrinsic data relationships. By leveraging graph-based representations, our approach facilitates the seamless propagation of information throughout the graph, effectively incorporating global and local knowledge. Through evaluations on biomedical tabular datasets, we compare the capabilities of our approach to other contemporary methods. Our work demonstrates the significance of inter-instance relationship discovery as practical means for constructing robust latent graphs to enhance semi-supervised learning techniques. The experiments show that the proposed methodology outperforms contemporary state-of-the-art methods for (semi-)supervised learning on three biomedical datasets.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習の分野では、現在のアプローチでは、(未)ラベル付きデータ間のインスタンス間関係を十分に考慮することができない。 本研究では,固有データ関係をキャプチャする潜在グラフを推論する手法を提供することで,この制限に対処する。 グラフに基づく表現を活用することにより,グラフ全体の情報をシームレスに伝達し,グローバルな知識とローカルな知識を効果的に取り入れることができる。 バイオメディカルな表型データセットの評価を通して、我々のアプローチの能力を他の現代の手法と比較する。 本研究は,半教師付き学習手法を強化するための頑健な潜在グラフを構築するための実践的手法として,インスタンス間関係発見の重要性を示す。 実験の結果,提案手法は3つの生体医学データセットを用いた(半)教師付き学習法よりも優れていた。

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