Fugu-MT 論文翻訳(概要): TorchSurv: A Lightweight Package for Deep Survival Analysis

論文の概要: TorchSurv: A Lightweight Package for Deep Survival Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10761v1
Date: Tue, 16 Apr 2024 17:41:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 15:45:38.707916
Title: TorchSurv: A Lightweight Package for Deep Survival Analysis
Title（参考訳）: TorchSurv: ディープサバイバル分析のための軽量パッケージ
Authors: Melodie Monod, Peter Krusche, Qian Cao, Berkman Sahiner, Nicholas Petrick, David Ohlssen, Thibaud Coroller,
Abstract要約: TorchSurvはPythonパッケージで、PyTorch環境内でディープサバイバルモデリングを実行するための補助ツールとして機能する。特定のパラメトリックフォームを強制する既存のライブラリとは異なり、TorchSurvはカスタムPyTorchベースのディープサバイバルモジュールの使用を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8856985820725216
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: TorchSurv is a Python package that serves as a companion tool to perform deep survival modeling within the PyTorch environment. Unlike existing libraries that impose specific parametric forms, TorchSurv enables the use of custom PyTorch-based deep survival mod- els. With its lightweight design, minimal input requirements, full PyTorch backend, and freedom from restrictive survival model parameterizations, TorchSurv facilitates efficient deep survival model implementation and is particularly beneficial for high-dimensional and complex input data scenarios
Abstract（参考訳）: TorchSurvはPythonパッケージで、PyTorch環境内でディープサバイバルモデリングを実行するための補助ツールとして機能する。特定のパラメトリックフォームを強制する既存のライブラリとは異なり、TorchSurvはカスタムPyTorchベースのディープサバイバルモジュールの使用を可能にする。軽量な設計、最小限の入力要件、完全なPyTorchバックエンド、制限された生存モデルパラメータ化からの解放により、TorchSurvは効率的な深層生存モデルの実装を促進し、高次元および複雑な入力データシナリオに特に有用である。

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