論文の概要: Latent variable model for high-dimensional point process with structured missingness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05758v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 14:27:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 21:44:37.926090
• Title: Latent variable model for high-dimensional point process with structured missingness
• Title（参考訳）: 構造的欠損を有する高次元点過程の潜在変数モデル
• Authors: Maksim Sinelnikov, Manuel Haussmann, Harri Lähdesmäki,
• Abstract要約: 縦断データは医療、社会学、地震学など多くの分野で重要である。 実世界のデータセットは高次元であり、構造化された欠陥パターンを含み、測定時間ポイントは未知のプロセスによって管理される。 これらの制限に対処可能な、柔軟で効率的な潜在変数モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.451479907610764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Longitudinal data are important in numerous fields, such as healthcare, sociology and seismology, but real-world datasets present notable challenges for practitioners because they can be high-dimensional, contain structured missingness patterns, and measurement time points can be governed by an unknown stochastic process. While various solutions have been suggested, the majority of them have been designed to account for only one of these challenges. In this work, we propose a flexible and efficient latent-variable model that is capable of addressing all these limitations. Our approach utilizes Gaussian processes to capture temporal correlations between samples and their associated missingness masks as well as to model the underlying point process. We construct our model as a variational autoencoder together with deep neural network parameterised encoder and decoder models, and develop a scalable amortised variational inference approach for efficient model training. We demonstrate competitive performance using both simulated and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 縦断データは、医療、社会学、地震学などの多くの分野において重要であるが、実世界のデータセットは、高次元であり、構造的欠損パターンを含み、測定時間ポイントは未知の確率過程によって管理されるため、実践者にとって顕著な課題を提示する。 様々な解決策が提案されているが、その大半はこれらの課題の1つだけを考慮するように設計されている。 本研究では,これらすべての制約に対処可能な,柔軟で効率的な潜在変数モデルを提案する。 提案手法はガウス過程を用いて,サンプルとその関連欠落マスク間の時間的相関を捉え,その基礎となる点過程をモデル化する。 我々は、ニューラルネットワークパラメータ化エンコーダとデコーダモデルとともに、変分オートエンコーダとしてモデルを構築し、効率的なモデルトレーニングのためのスケーラブルな補正変分推論アプローチを開発した。 シミュレーションと実データの両方を用いて競合性能を実証する。

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