時間経過の不規則性を解決！T-LSTM を用いた深層学習モデルによる患者プロファイル抽出手法の提案
3つの要点 ✔️ 慢性腎臓疾患（CKD）の長期的な傾向を抽出する時系列深層学習モデルの提案 ✔️ ランダムサンプリングされた患者データによる T-LSTM を使用 ✔️ 不規則な時間特性を考慮した学習により、CKD患者特有のプロファイルを特定 Learning Deep Representations from Clinical Data for Chronic Kidney Disease written by Duc Thanh Anh Luong,Varun Chandola (Submitted on 1 Oct 2018 (v1), last revised 9 Feb 2019 (this version, v2)]) Comments: Published by arXiv Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Learnin
GANの進化形現る! 幾何学を利用した新たなモデル「Sphere GAN」理論
現在、様々な画像認識技術において”GAN”が利用されるようになり、その応用範囲はめざましいものがあります。新しく発表された「Sphere GAN」では幾何の理論を基に構成することで次元数を引き上げ、計算精度の向上を実現しています。 参考論文 : Sphere Generative Adversarial Network Based on Geometric Moment Matching 従来のGANモデルの弱点 従来のGANモデルの主なアイデアは、偽物のデータと本物のデータ間の分布散らばりを最小化するものでした。GANはこれまで様々なモデルに利用されてきましたが、処理できない複雑な問題も存在します。例えば、連続的に画像データを生成し学習しようとすると、計算が爆発してしまう場合があります。 従来のGANが処理できない問題を解決するため、これまでIPMs(integral probabili
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