通过近似消息传递优化二值症状检查器
机器学习
2021-11-02 v1
摘要
在持续的大流行危机中，症状检查器作为智能电子医疗应用已被广泛采用。其性能受限于症状与疾病之间所收集医学知识的细粒度质量。虽然症状与疾病间关系的二值化简化了数据收集过程，但也导致推理步骤中出现非凸优化问题。本文将症状检查问题表述为一个欠定非凸优化问题，从而证明使用压缩感知框架求解的合理性。我们表明广义向量近似消息传递(G-VAMP)算法为二值症状检查器提供了最佳性能。
引用
@article{arxiv.2111.00303,
title = {Optimizing Binary Symptom Checkers via Approximate Message Passing},
author = {Mohamed Akrout and Faouzi Bellili and Amine Mezghani and Hayet Amdouni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.00303},
year = {2021}
}