DeepSurv
DeepSurv është një qasje e rrjetit nervor të thellë për analizën e mbijetesës që mëson shpërndarjet e personalizuara të mbijetesës direkt nga të dhënat. E prezantuar nga Katzman et al. në vitin 2018, ajo zgjeron modelin e rreziqeve proporcionale të Cox-it duke përdorur mësimin e thellë për të kapur marrëdhënie komplekse, jolineare midis kovariatëve dhe rezultateve të mbijetesës. Ajo zgjidh problemin e modelimit të efekteve heterogjene të trajtimit dhe parashikimeve të kohës deri në ngjarje në mjedise me dimensione të larta.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- Faraggi, D., & Simon, R. (1995). A neural network model for survival data. Statistics in Medicine, 14(1), 73–82. DOI: 10.1002/sim.4780140108 ↗
- 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 ↗
- Lee, C., Zame, W., Yoon, J., & van der Schaar, M. (2018). Deephit: A deep learning approach for dynamic survival analysis. AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1). link ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Survival Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/survival/deepsurv
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.
- Modeli i Kohës së Acaruar të Dështimit (AFT)Analiza e mbijetesës↔ compare
- Regresioni me Rreziqe Proporcionale të CoxAnaliza e mbijetesës↔ compare
- Regresioni Parametrik i Mbijetesës WeibullAnaliza e mbijetesës↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →