論文の概要: Latent mixed-effect models for high-dimensional longitudinal data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11008v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 09:16:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 17:18:54.072644
• Title: Latent mixed-effect models for high-dimensional longitudinal data
• Title（参考訳）: 高次元縦データに対する潜時混合効果モデル
• Authors: Priscilla Ong, Manuel Haußmann, Otto Lönnroth, Harri Lähdesmäki,
• Abstract要約: LMM-VAEは,長手データに対するスケーラブルで解釈可能で識別可能なモデルである。 我々は,GPに基づく手法と理論的な関係を強調し,この手法の統一的な枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.103940626659986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Modelling longitudinal data is an important yet challenging task. These datasets can be high-dimensional, contain non-linear effects and time-varying covariates. Gaussian process (GP) prior-based variational autoencoders (VAEs) have emerged as a promising approach due to their ability to model time-series data. However, they are costly to train and struggle to fully exploit the rich covariates characteristic of longitudinal data, making them difficult for practitioners to use effectively. In this work, we leverage linear mixed models (LMMs) and amortized variational inference to provide conditional priors for VAEs, and propose LMM-VAE, a scalable, interpretable and identifiable model. We highlight theoretical connections between it and GP-based techniques, providing a unified framework for this class of methods. Our proposal performs competitively compared to existing approaches across simulated and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 縦データのモデリングは重要な課題ですが、難しい作業です。 これらのデータセットは高次元であり、非線形効果と時間変化の共変を含む。 ガウス過程 (GP) は時系列データをモデル化する能力から, 将来性のあるアプローチとして現れる。 しかし、長手データの特徴である豊富な共変量を完全に活用するためには、訓練と苦労がかかるため、実践者が効果的に利用することは困難である。 本研究では,線形混合モデル(LMM)と退化変分推論を利用して,VAEの条件付き事前条件を提供するとともに,スケーラブルで解釈可能な,同定可能なモデルであるLMM-VAEを提案する。 我々は,GPに基づく手法と理論的な関係を強調し,この手法の統一的な枠組みを提供する。 提案手法は,シミュレーションおよび実世界のデータセットにまたがる既存のアプローチと競合する。

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