Överlevnadsanalys är en hotspot inom statistisk forskning för att modellera tid-till-händelse-information med datacensurhantering, som har använts i många tillämpningar såsom klinisk forskning, informationssystem och andra områden med efterlevandefördomar. Många arbeten har föreslagits för överlevnadsanalys som sträcker sig från traditionella statistiska metoder till maskininlärningsmodeller. De befintliga metoderna använder dock antingen beräkningsbaserad statistik över segmenterade data, eller har en pre-antagande på händelsesannolikheten fördelning w.r.t. Det är dags. Dessutom är det få verk som betraktar sekventiella mönster inom funktionsutrymmet. I detta dokument föreslår vi en Deep Recurrent Survival Analysis modell som kombinerar djupt lärande för villkorlig sannolikhetsförutsägelse på finkornig nivå av data, och överlevnadsanalys för att ta itu med censuren. Genom att fånga tidsberoendet genom att modellera den villkorliga sannolikheten för händelsen för varje prov, förutser vår metod sannolikheten för den verkliga händelseförekomsten och uppskattar överlevnadsfrekvensen över tiden, dvs. sannolikheten för att händelsen inte inträffar, för de censurerade uppgifterna. Samtidigt, utan att anta någon specifik form av händelsesannolikhet fördelning, vår modell visar stora fördelar jämfört med tidigare arbeten på montering av olika sofistikerade datadistributioner. I experimenten på de tre verkliga uppgifterna från olika områden överträffar vår modell betydligt de toppmoderna lösningarna under olika mått.
I REF föreslog författarna att man skulle anta det återkommande nätet för att modellera det sekventiella mönstret i den enskilda användarens funktionsutrymme och uppskatta prisfördelningen på marknaden för varje anbudsbegäran.
Deep Recurrent Survival Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}