Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Network-Based Piecewise Survival Models

論文の概要: Neural Network-Based Piecewise Survival Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18664v1
Date: Wed, 27 Mar 2024 15:08:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-28 16:29:03.406265
Title: Neural Network-Based Piecewise Survival Models
Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づくPiecewiseサバイバルモデル
Authors: Olov Holmer, Erik Frisk, Mattias Krysander,
Abstract要約: ニューラルネットワークに基づくサバイバルモデルのファミリが提示される。これらのモデルは、一般的に使用される離散時間および部分指数モデルの拡張と見なすことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3999851878220878
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this paper, a family of neural network-based survival models is presented. The models are specified based on piecewise definitions of the hazard function and the density function on a partitioning of the time; both constant and linear piecewise definitions are presented, resulting in a family of four models. The models can be seen as an extension of the commonly used discrete-time and piecewise exponential models and thereby add flexibility to this set of standard models. Using a simulated dataset the models are shown to perform well compared to the highly expressive, state-of-the-art energy-based model, while only requiring a fraction of the computation time.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた生存モデルの一群について述べる。モデルは、時間分割におけるハザード関数と密度関数の断片的定義に基づいて指定され、定数と線形の断片的定義の両方が提示され、4つのモデルの族となる。これらのモデルは、よく使われる離散時間および離散指数モデルの拡張と見なすことができ、そのため、この標準モデルの集合に柔軟性を加えることができる。シミュレーションデータセットを使用することで、計算時間のごく一部しか必要とせず、非常に表現力が高く、最先端のエネルギーベースモデルと比較すると、モデルの性能がよいことが示される。

関連論文リスト

Likelihood Based Inference in Fully and Partially Observed Exponential Family Graphical Models with Intractable Normalizing Constants [4.532043501030714]
マルコフ確率場を符号化する確率的グラフィカルモデルは、生成的モデリングの基本的な構成要素である。本稿では,これらのモデルの全確率に基づく解析が,計算効率のよい方法で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-27T02:58:22Z)
Artificial neural networks and time series of counts: A class of nonlinear INGARCH models [0.0]
INGARCHモデルを人工知能ニューラルネットワーク(ANN)応答関数と組み合わせて非線形INGARCHモデルのクラスを得る方法を示す。 ANNフレームワークは、対応するニューラルモデルの退化バージョンとして、既存のINGARCHモデルの解釈を可能にする。有界数と非有界数の時系列の実証分析により、ニューラルINGARCHモデルは、情報損失の観点から、合理的に退化した競合モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-03T14:26:16Z)
On the Generalization and Adaption Performance of Causal Models [99.64022680811281]
異なる因果発見は、データ生成プロセスを一連のモジュールに分解するために提案されている。このようなモジュラニューラル因果モデルの一般化と適応性能について検討する。我々の分析では、モジュラーニューラル因果モデルが、低データレギュレーションにおけるゼロおよび少数ショットの適応において、他のモデルよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-09T17:12:32Z)
Neural Basis Models for Interpretability [33.51591891812176]
一般化加法モデル(GAMs)は本質的に解釈可能なモデルのクラスである。形状関数の基底分解を利用するGAMの全く新しいサブファミリーを提案する。少数の基底関数はすべての機能で共有され、与えられたタスクに対して共同で学習される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-27T17:31:19Z)
On generative models as the basis for digital twins [0.0]
デジタルツインや構造鏡の基礎として、生成モデルのためのフレームワークが提案されている。この提案は、決定論的モデルは、ほとんどの構造モデリングアプリケーションに存在する不確実性を説明できないという前提に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-08T20:34:56Z)
Low-Rank Constraints for Fast Inference in Structured Models [110.38427965904266]
この研究は、大規模構造化モデルの計算とメモリの複雑さを低減するための単純なアプローチを示す。言語モデリング,ポリフォニック・ミュージック・モデリング,教師なし文法帰納法,ビデオ・モデリングのためのニューラルパラメータ構造モデルを用いた実験により,我々の手法は大規模状態空間における標準モデルの精度と一致することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-08T00:47:50Z)
Closed-form Continuous-Depth Models [99.40335716948101]
連続深度ニューラルモデルは高度な数値微分方程式解法に依存している。我々は,CfCネットワークと呼ばれる,記述が簡単で,少なくとも1桁高速な新しいモデル群を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:08:51Z)
Anomaly Detection of Time Series with Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder [59.69303945834122]
Smoothness-Inducing Sequential Variational Auto-Encoder (SISVAE) モデルを提案する。我々のモデルは、フレキシブルニューラルネットワークを用いて各タイムスタンプの平均と分散をパラメータ化する。合成データセットと公開実世界のベンチマークの両方において,本モデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-02T06:15:15Z)
Generative Temporal Difference Learning for Infinite-Horizon Prediction [101.59882753763888]
我々は、無限確率的地平線を持つ環境力学の予測モデルである$gamma$-modelを導入する。トレーニングタイムとテストタイムの複合的なエラーの間には、そのトレーニングが避けられないトレードオフを反映しているかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-27T17:54:12Z)
Hybrid modeling: Applications in real-time diagnosis [64.5040763067757]
我々は、機械学習にインスパイアされたモデルと物理モデルを組み合わせた、新しいハイブリッドモデリングアプローチの概要を述べる。このようなモデルをリアルタイム診断に利用しています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-04T00:44:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。