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J-GLOBAL ID：202002218509253954   整理番号：20A1059232

一般化加法型ニューラルネットワークを用いたオッズ比関数推定【JST・京大機械翻訳】

Odds ratio function estimation using a generalized additive neural network

著者 (5件)： Bras-Geraldes Carlos (Centro de Estatistica e de Aplicacoees da Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal) ,  Bras-Geraldes Carlos (NOVA Medical School, Faculdade de Ciencias Medicas da UNL, Lisbon, Portugal) ,  Papoila Ana (Centro de Estatistica e de Aplicacoees da Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal) ,  Papoila Ana (NOVA Medical School, Faculdade de Ciencias Medicas da UNL, Lisbon, Portugal) ,  Xufre Patricia (NOVA School of Business and Economics, Carcavelos, Portugal)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 8  ページ： 3459-3474  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物医学研究において,一般化人工ニューラルネットワーク(GANNs)は,より多くの解釈可能な結果を生み出すそれらのより大きな能力により,多層パーセプトロンの代替として提案されている。GANNsは統計的一般化付加モデル(GAMs)によって触発され,ANNsとGAMsの間で確立される並列性のために,それはニューラルネットワークの分野に組み込まれるGAMの進歩のために自然である。柔軟なリンク機能を持つGANNが最近提案され,同じタイプのリンク機能を持つGAMと同様の結果が得られた。しかし,医療分野においては,より多くの解釈を得るために,より多くの改良を導入しなければならず,その結果,より有用なANNsを得る必要がある。本研究では,連続共変量に対するオッズ比関数を推定するアルゴリズムを提案し,GANNの解釈可能性を増加させた。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  *加算 ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： 共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 一般化加法神経回路網 ,  フレキシブルリンク機能 ,  死亡率予測 ,  オッズ比関数

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 一般化 ,  加法 ,  ニューラルネットワーク ,  オッズ比 ,  関数 ,  推定