基于能量的协调机生存建模
机器学习
2023-03-01 v3 机器学习
摘要
生存分析研究事件兴趣可能未被观测（即删失）的时间线数据。研究通常记录不止一种事件，但传统生存技术聚焦于单一事件类型。我们致力于整合多个独立删失的时间-事件变量以及缺失观测。采用基于能量的方法，在隐状态与可见状态间使用双部结构，即协调机（或称受限玻尔兹曼机）。理论上与实验上均表明，该协调机能捕捉不同时间记录间非线性可分的模式。我们在真实世界数据上说明，对单一时间-事件变量，我们的模型与已有方法相当。此外，我们证明通过利用额外的时间-事件变量可改进判别预测。总之，多个时间-事件变量可成功纳入协调机范式。
引用
@article{arxiv.2110.01960,
title = {Energy-based survival modelling using harmoniums},
author = {Hylke C. Donker and Harry J. M. Groen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01960},
year = {2023}
}
备注
11 + 9 pages, 3 figures