Apr, 2024

基于张量分解的多药联合副作用预测

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TL;DR药物联合使用引起的不良反应是现代医学中一个日益普遍的现象，对其准确预测的挑战至关重要。尽管存在大量计算方法来解决这个问题，但由于问题的多项式特性，仅依靠实验室的方法无法满足需求。我们将三种张量分解模型应用于基准数据集，与现有技术进行比较，发现与先前的报告相反，在此任务中，张量分解模型与最先进的图神经网络模型具有竞争力，因此建议未来的研究在运行昂贵的深度学习流程之前考虑更廉价的具有线性复杂度的方法。
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发现论文，激发创造
  • 张量方法与推荐系统

    本文为了弥补目前推荐系统领域中对于基于张量方法的研究欠缺的问题，全面回顾和讨论了基于张量的推荐模型的应用以及未来的发展方向。

    Mar, 2016

  • 通过矩阵分解实现张量分解

    本研究提出了一种新的 CP 张量分解方法，使用了随机投影算法降低了问题难度并在模拟和真实数据集上得到了更好的表现。

    Jan, 2015

  • 因子增强的张量对张量神经网络

    通过提取和总结有用的预测信息（由 “因子张量” 表示）并利用张量分解模型将其输入到时间卷积神经网络中，本研究提出了一种因子增强的张量对张量神经网络（FATTNN）。该方法能够处理复杂数据结构之间的非线性关系，并在预测准确性和计算成本方面优于传统的统计模型和常规的深度学习方法。通过利用张量分解模型，提出的方法在提高预测准确性的同时，大幅度减少了数据维度从而加快了计算速度。通过模拟研究和对三个公共数据集的实际应用，验证了提出方法的实证性能，数值结果表明，与基准方法相比，提出的算法在预测准确性方面取得了显著的增加，并且计算时间显著减少。

    May, 2024

  • 多项式网络和因子分解机：新见解和高效训练算法

    本文从统一的视角重新审视了多项式网络和分解机模型，提出了高效训练算法，并将参数学习作为低秩对称张量估计问题进行求解。在回归和推荐系统任务中展示了我们的方法。

    Jul, 2016

  • 基于图形协同注意力的药物不良反应预测

    该研究提出了一种神经网络架构，利用多药副作用类型和药物分子结构，采用共同注意机制，对药物组合进行机器学习，以便预测药物之间的相互作用和潜在的副作用。

    May, 2019

  • 通过张量分解发现高维人类行为数据中的隐藏结构

    应用非负张量因式分解方法在穿戴式传感器数据集 StudentLife 中，提取潜在的时间因素和相似个体群组，成功发现了表现良好的个体和常常从事休闲活动的个体，从而揭示了数据的低维结构。

    May, 2019

  • 知识增强的张量分解在知识图谱事实预测中的应用

    本文提出了一族新的方法，将知识图谱嵌入到实值张量中，使用这些基于张量的嵌入可以更加准确地预测新事实。通过实证评估，证明了这些张量分解模型的有效性和可靠性。

    Feb, 2019

  • 基于矩阵和张量分解的高效自动机器学习流水线搜索

    本文提出了一种新的 AutoML 系统，利用矩阵和张量分解作为代理模型，通过贪心实验设计协议来高效收集有关新数据集的信息，从而解决数据科学家在选择适当的监督式学习模型时面临的挑战。经过对大型实际分类问题的实验，证明了这种方法的有效性。

    Jun, 2020

  • 关于张量、稀疏性和非负因子分解

    本文研究了稀疏计数数据的多线性建模问题，提出了一个以泊松分布为假设的描述性张量分解模型和相应的算法和理论，并介绍了一种基于主导极小化方法的泊松张量分解算法，称为 CP-APR，并在几个数据集上的结果得到了验证。

    Dec, 2011

  • 分布式柔性非线性张量分解

    本文提出了一种分布式、灵活的非线性张量分解模型，通过可避免昂贵的计算以及提供高质量推理的上限，它能够克服传统张量分解模型中的限制，并展现出在 CTR 预测方面的巨大潜力。

    Apr, 2016