AAAISep, 2018

SAFE: 面向欺诈早期检测的神经生存分析模型

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TL;DR本文提出了一种基于生存分析的欺诈早期检测模型 (SAFE)，该模型采用递归神经网络 (RNN) 处理用户活动序列，并直接在每个时间戳上输出危险值，然后，从危险值衍生出生存概率，以实现一致的预测。实验结果表明 SAFE 在两个真实世界数据集上优于其他技术。
发现论文，激发创造
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    Jul, 2018

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    Sep, 2018

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    Aug, 2018

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    Feb, 2020

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    研究使用机器学习中的生存分析方法，基于英国长寿研究队列 ELSA 数据，构建了两种基于随机森林和弹性网络算法的生存机器学习模型，并证明了这些模型相较于传统的 Cox 比例风险模型具有更优越的预测性能和稳定性。

    Jun, 2023

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    May, 2018

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    Jan, 2018

  • 利用深度学习、机器学习和统计方法进行生存分析：预测住院后死亡的比较分析

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    Mar, 2024

  • 深度学习用于心脏运动分析，用于人类生存预测

    使用计算机视觉中的运动分析和高维度医学图像数据，通过基于卷积网络和自编码器的模型进行人体生存预测任务，所建模型在 302 例患者中表现出显著的准确性提高，从而展示了如何高效地预测人类生存率。

    Oct, 2018

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    本研究提出了一种新方法 Self-Adaptive Forecasting（SAF）来改进时间序列数据的预测，获得更好的泛化能力，通过预测过去数据进行自适应训练以适应非静态时间序列数据的演化分布，可与循环神经网络或基于注意力机制的架构集成。

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