Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transductive Confidence Machine and its application to Medical Data Sets

論文の概要: Transductive Confidence Machine and its application to Medical Data Sets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15988v1
Date: Sat, 25 May 2024 00:02:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 01:39:22.750513
Title: Transductive Confidence Machine and its application to Medical Data Sets
Title（参考訳）: トランスダクティブ信頼マシンとその医療データ集合への応用
Authors: David Lindsay,
Abstract要約: 近隣住民の増加と有意なマーキング効果について検討した。ニューラルネットワークの応用は、トランスダクティブアルゴリズムと有用な比較として検討された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The Transductive Confidence Machine Nearest Neighbours (TCMNN) algorithm and a supporting, simple user interface was developed. Different settings of the TCMNN algorithms' parameters were tested on medical data sets, in addition to the use of different Minkowski metrics and polynomial kernels. The effect of increasing the number of nearest neighbours and marking results with significance was also investigated. SVM implementation of the Transductive Confidence Machine was compared with Nearest Neighbours implementation. The application of neural networks was investigated as a useful comparison to the transductive algorithms.
Abstract（参考訳）: The Transductive Confidence Machine Nearest Neighbours (TCMNN) algorithm and a supporting simple user interface was developed。 TCMNNアルゴリズムのパラメータの異なる設定は、異なるMinkowskiメトリクスと多項式カーネルの使用に加えて、医療データセット上でテストされた。また, 近隣住民の増加と有意なマーキング効果について検討した。 Transductive Confidence MachineのSVM実装はNearest Neighbours実装と比較された。ニューラルネットワークの応用は、トランスダクティブアルゴリズムと有用な比較として検討された。

関連論文リスト

EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient Arrhythmia Classification [79.7946379395238]
心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T02:37:49Z)
Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images [55.83984261827332]
本稿では,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンストランスネットワークを提案する。本研究では,ウェーブレット型特徴抽出器ネットワークとマルチスケール変圧器モジュールを統合したセグメンテーションバックボーンを開発した。提案手法は,他の最先端セグメンテーション手法と比較して信頼性の高いセグメンテーション精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-01T07:32:56Z)
Improving Novelty Detection using the Reconstructions of Nearest Neighbours [0.0]
自動エンコーダ (AE) の潜伏空間に近接する近傍での使用は, 半教師付きノベルティ検出の性能を著しく向上させることを示した。提案手法は, 近接する近傍の復元と, 入力の潜時表現の潜時距離の組合せを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-11T11:09:44Z)
Adaptive Nearest Neighbor Machine Translation [60.97183408140499]
kNN-MTは、事前訓練されたニューラルネットワーク翻訳とトークンレベルのk-nearest-neighbor検索を組み合わせる。従来のkNNアルゴリズムは、ターゲットトークンごとに同じ数の近傍を検索する。ターゲットトークン毎のk個数を動的に決定する適応的kNN-MTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-27T09:27:42Z)
Random Features for the Neural Tangent Kernel [57.132634274795066]
完全接続型ReLUネットワークのニューラルタンジェントカーネル(NTK)の効率的な特徴マップ構築を提案する。得られた特徴の次元は、理論と実践の両方で比較誤差境界を達成するために、他のベースライン特徴マップ構造よりもはるかに小さいことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-03T09:08:12Z)
ConCrete MAP: Learning a Probabilistic Relaxation of Discrete Variables for Soft Estimation with Low Complexity [9.62543698736491]
ConCrete MAP Detection (CMD)は、大きな逆線形問題に対する反復検出アルゴリズムである。我々は、SotAと比較して、CMDが有望なパフォーマンス複雑性のトレードオフを特徴付けることを示す。特に,CMDのソフト出力がデコーダに信頼性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-25T09:54:25Z)
Learning Multi-Modal Volumetric Prostate Registration with Weak Inter-Subject Spatial Correspondence [2.6894568533991543]
MRシークエンスにおける前立腺の位置に関する事前情報のための補助入力をニューラルネットワークに導入する。 MR-TRUS前立腺データのラベルが弱いことから,最先端のディープラーニング手法に匹敵する登録品質を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-09T16:48:59Z)
Federated Deep AUC Maximization for Heterogeneous Data with a Constant Communication Complexity [77.78624443410216]
異種胸部データ検出のための改良型FDAMアルゴリズムを提案する。本研究は,提案アルゴリズムの通信が機械数に強く依存し,精度レベルにも強く依存していることを示す。 FDAMアルゴリズムのベンチマークデータセットと、異なる組織の医療用胸部X線画像に対する効果を実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-09T04:05:19Z)
Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly Detection [66.05992706105224]
本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。 ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-05T19:29:35Z)
Neural Estimators for Conditional Mutual Information Using Nearest Neighbors Sampling [36.35382677479192]
サンプルの集合から相互情報(MI)または条件相互情報(CMI)を推定することは、長年の課題である。最近の研究は、ニューラルネットワークの近似能力を活用し、従来の手法よりも改善されている。サンプル平均値に高信頼濃度境界を導出し, 再サンプリングを行うため, k 隣人 (k-NN) に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-12T14:30:45Z)
Construction of embedded fMRI resting state functional connectivity networks using manifold learning [0.0]
我々は、ベンチマークレスティング状態機能磁気共鳴画像(rsfMRI)データから、組み込み機能接続ネットワーク(FCN)を構築した。組込みFCNの鍵となるグローバルグラフ理論特性に基づいて、機械学習技術を用いて分類の可能性を比較する。ディフュージョンマップとラベル付き相互相関計量を用いて構築したFCNは、他の組み合わせよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-25T20:39:29Z)

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。