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May, 2018
神经网络可扩展的离散时间生存模型
A Simple Discrete-Time Survival Model for Neural Networks
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Michael F. Gensheimer, Balasubramanian Narasimhan
TL;DR
本文介绍了一种名为 Nnet-survival 的离散时间生存模型,适用于神经网络在医学预测任务中的应用。该模型由 Keras深度学习框架实现,具有灵活性,能够根据随访时间的不同变化基线风险和输入数据对危险概率的影响。在模拟和实际数据集上的表现优于 Cox-nnet 和 Deepsurv 等已有模型。
Abstract
There is currently great interest in applying
neural networks
to prediction tasks in
medicine
. It is important for predictive models to be able to use
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