DeepHit
DeepHit ialah kerangka rangkaian saraf dalam untuk analisis kemandirian dengan risiko bersaing. Diperkenalkan oleh Lee et al. pada tahun 2018, ia memperluas DeepSurv untuk mengendalikan situasi di mana pelbagai peristiwa yang saling eksklusif boleh berlaku, seperti kematian khusus penyakit berbanding kematian daripada punca lain. DeepHit menyelesaikan cabaran ramalan risiko peribadi apabila subjek boleh mengalami pelbagai jenis peristiwa terminal, senario biasa dalam aplikasi perubatan dan kebolehpercayaan.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Lee, C., Zame, W., Yoon, J., & van der Schaar, M. (2018). DeepHit: A deep learning approach for dynamic survival analysis with competing risks. AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1), 2314–2321. link ↗
- Fine, J. P., & Gray, R. J. (1999). A proportional hazards model for the subdistribution of a competing risk. Journal of the American Statistical Association, 94(446), 496–509. DOI: 10.1080/01621459.1999.10474144 ↗
- Katzman, J. L., et al. (2018). DeepSurv: Personalized treatment recommender system using a Cox proportional hazards deep neural network. Journal of Machine Learning Research, 40, 40–51. DOI: 10.1186/s12874-018-0482-1 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Competing Risks. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/survival/deephit
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →