論文の概要: Dynamical Survival Analysis with Controlled Latent States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17077v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 14:57:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 14:29:45.163083
• Title: Dynamical Survival Analysis with Controlled Latent States
• Title（参考訳）: 潜在状態制御による動的生存状態の解析
• Authors: Linus Bleistein, Van-Tuan Nguyen, Adeline Fermanian, Agathe Guilloux
• Abstract要約: 静的な変数の集合から,個々の個別の計算過程の強度を学習するタスクについて考察する。 制御された微分方程式の解となる強度をモデル化する新しい手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1060425537315088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the task of learning individual-specific intensities of counting processes from a set of static variables and irregularly sampled time series. We introduce a novel modelization approach in which the intensity is the solution to a controlled differential equation. We first design a neural estimator by building on neural controlled differential equations. In a second time, we show that our model can be linearized in the signature space under sufficient regularity conditions, yielding a signature-based estimator which we call CoxSig. We provide theoretical learning guarantees for both estimators, before showcasing the performance of our models on a vast array of simulated and real-world datasets from finance, predictive maintenance and food supply chain management.
• Abstract（参考訳）: 静的な変数と不規則にサンプリングされた時系列の集合から,各プロセスの個々固有のインテンシティを学習するタスクを考察する。 制御された微分方程式の解となる強度をモデル化する新しい手法を導入する。 まず、ニューラルネットワーク制御微分方程式に基づくニューラルネットワーク推定器を設計する。 2回目では, 十分な正則性条件下でシグネチャ空間においてモデルが線形化できることを示し, coxsig と呼ぶシグネチャに基づく推定器を生成する。 我々は,金融,予測保守,食品サプライチェーン管理から,シミュレーションおよび実世界の膨大なデータセット上で,モデルの性能を示す前に,両者の理論的学習保証を提供する。

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