论文笔记：GRAM/ Graph-based Attention Model for Healthcare Representation Learning

最新推荐文章于 2025-02-15 22:45:12 发布
最新推荐文章于 2025-02-15 22:45:12 发布
阅读量731 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 AI医疗
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/travalscx/article/details/100609170
论文提出了一种数据丰富方法，该方法需结合先验知识，在信息技术领域，这种结合先验知识的数据处理方式或能为数据相关工作带来新的思路和解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

论文提出一种数据丰富的方法，需要结合先验知识。
在这里插入图片描述

[论文解读]Ram-EHR：检索增强符合电子健康记录的临床预测Ram-EHR: Retrieval Augmentation Meets Clinical Predictionson Electro
强化学习曾小健
03-24 1797
我们推出了 Ram-EHR，这是一种检索增强管道，用于改进电子健康记录 (EHR) 的临床预测。Ram-EHR首先收集多个知识源，将其转换为文本格式，并使用密集检索来获取与医学概念相关的信息。该策略解决了与概念的复杂名称相关的困难。然后，Ram-EHR 增强了与一致性正则化联合训练的本地 EHR 预测模型，以从患者就诊和总结的知识中捕获补充信息。对两个 EHR 数据集的实验表明 Ram-EHR 相对于之前的知识增强基线（AUROC 提高 3.4。
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks(图神经网络综合研究)
weixin_41697507的博客
07-06 7696
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks Zonghan Wu, Shirui Pan, Member, IEEE, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang, Senior Member, IEEE, Philip S. Yu, Fellow, IEEE Abstract—Deep learning ...
颜色分类leetcode-gram:基于图的注意力模型
07-06
颜色分类leetcode 公克 GRAM 是一种预测框架，可以以有向无环图 (DAG) 的形式使用领域知识。 使用 . 通过在训练过程中引入成熟的知识，我们可以学习医学概念的高质量表示，从而进行更准确的预测。 预测任务可以采用任何形式，例如静态预测、序列分类或顺序预测。 结合RNN和多级临床分类软件为ICD9训练的医学概念的t-SNE散点图（点的颜色代表ICD9诊断代码的最一般描述） 相关刊物 GRAM 实现了以下介绍的算法： GRAM: Graph-based Attention Model for Healthcare Representation Learning Edward Choi, Mohammad Taha Bahadori, Le Song, Walter F. Stewart, Jimeng Sun Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) 2017 代码说明 当前代码训练一个 RNN () 以在每个时间步长（即访问）预测下一次访问中发生的诊断代码。 这在论文中表示为Sequential Diagnoses Predicti
GRAM: Graph-based Attention Model for Healthcare Representation Learning文献阅读记录
qq_43787862的博客
01-27 1111
Abstract 目前的深度学习模型在医疗领域的应用面临着两个问题： 数据不充分：深度学习的模型需要比较大的数据量，在医疗领域的建模有时数据量不太够 解释性：表示学习所学得的方法应该能够与医学知识匹配 Introduction 本文首先介绍了一下EHR在医疗领域的应用，不再赘述。 然后提到关于训练深度学习模型时可能面临的数据量不足的问题。举例说明了cerebral degenerations (e.g. Leukodystrophy, Cerebral lipidoses) or development
从2017年顶会论文看Attention Model - PaperWeekly 第50期
Paper weekly
10-11 945
作者丨黄瑾 学校丨中国人民大学在读硕士 研究方向丨数据挖掘，人工智能 1. 前言 2017 年 KDD，Sigir 以及 Recsys 会议被接收的论文早已公示，本文对这些会议中 Attention Model 相关的 10 篇论文进行了整理，主要包括 Attention Model 的变型与应用。其中文中部分内容不是原创，有争议的请联系我。
Skip-Gram笔记
gxsHeeN的博客
07-14 655
一.网络模型 一个隐藏层，一个输出层，输入及输出标注为初始化的词向量，通常为one-hot编码 二.原理 1.设定固定的窗口大小（超参，不能通过“学习”来调整）来遍历训练文本，构建（中心词，邻近词）的关系，使用网络模型来拟合中心词和临近词的相关关系； 2.输入为中心词初始词向量，输出标注为临近词的初始词向量，通过网络输出与输出标注两组向量来构建损失函数，隐藏层不使用激活函数，输出层结果为概...
Attention Model 及其发展现状概述
乐乐lelele的博客
10-23 5286
视觉注意力是人类视觉信息处理过程中一项重要的调节机制，在视觉注意力的引导下，人类能够从众多的视觉信息中快速地选择那些最重要、最有用、与当前行为最相关的感兴趣的视觉信息。当人类观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛仅聚焦在很小的一块区域，这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上，因此人脑对整幅图的关注并不是均衡的，具有一定的权重区分。 而注意力模型（Attention model）就是对人脑的注意力模型进行模拟，旨在从众多信息中选择出对当前任务更关键的信息。考虑到人
G-Bert Pre-training of Graph Augmented Transformers for Medication Recommendation
m0_52545077的博客
01-11 752
Medication recommendation is an important healthcare application. It is commonly formulated as a temporal prediction task.
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks--图神经网络综合研究
m0_44967199的博客
01-13 4245
现阶段研究现状 近年来，从图像分类到视频处理再到语音识别和自然语言处理，深度学习已经变革了多项机器学习的任务。这些任务中的数据通常表示在欧几里得空间中。然而，越来越多的应用使用非欧几里得域生成的数据，并将它们表示为具有复杂关系和相互依赖的关系图。虽然图数据的复杂性对现有的机器学习的算法提出了重大的挑战，但最近许多研究开始将深度学习方法扩展到图数据。 本文综述了数据挖掘和机器学习领域中的图神经网络（...
从2017年顶会论文看 Attention Model
洋葱专栏-有灵魂的程序员
10-09 8643
从2017年顶会论文看 Attention Model 转载来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29918534?utm_source=wechat_session&utm_medium=social 前言：2017年KDD，Sigir以及Recsys会议被接收的论文早已公示，本文对这些会议中Attention Model相关的10篇论文进行了整理，
Graph-based Knowledge Representation（基于图的知识表示）
02-20
This book provides a definition and study of a knowledge representation and reasoning formalism stemming from conceptual graphs, while focusing on the computational properties of this formalism.
第1121期AI100_机器学习日报(2017-10-13)
ai100_ml的博客
10-16 740
AI100_机器学习日报 2017-10-13 人工智能硬件设备中的语音前处理技术研究 @wx:让创新获得认可从2017年顶会论文看 Attention Model @wx:让创新获得认可访谈：深度学习三巨头聚首 @wx:Luminoth：基于TensorFlow的开源计算机视觉工具包 @ChatbotsChinaRNN/LSTM相关资料汇集 @爱可可-爱生活 @好东西传送门
GRAM（论文解读）:Gradient-Regulated Meta-Prompt Learning for Generalizable Vision-Language Models
m0_54248968的博客
08-03 1128
提示微调是最近一种新兴的范式，通过学习“软提示”来调节冻结的预训练模型，使强大的视觉-语言预训练模型以参数和数据高效的方式适应下游任务。尽管提示微调表现出有效性，但是在few-shot场景中提示微调的性能对初始化非常敏感，需要很耗时的过程才能收敛到一个好的解，从而限制了预训练模型快速适应的能力。此时，提示微调可能会破坏预训练模型的泛化能力，因为可学习的提示标记很容易对有限的训练样本产生过拟合。
2022-WWW-《AUC-oriented graph neural network for fraud detection》
最新发布
qq_30972273的博客
02-15 767
针对欺诈检测中的 imbalanced data，采用最大化不受数据分布影响的 AUC 作为目标但是由于最大化 GNN 的 AUC 会受到图中欺诈分子伪造出来的噪音边的影响，因此将最大化 AUC 分解为两个子问题： 分类器参数搜索，边剪枝策略搜索AO-GNN：使用 AUC-oriented stochastic gradient 进行分类器参数搜索使用 AUC-oriented 强化学习模块进行边剪枝策略搜索（AUC作为 surrogate reward）
Graph Attention Network 图注意力网络 (二) 模型定义
祥瑞的技术博客
04-22 8347
目的：前面详解了GAT（Graph Attention Network）的论文，并且概览了代码，我们需要对于原论文查看模型结构如何定义的。 图注意力网络(GAT) ICLR2018, Graph Attention Network论文详解 Graph Attention Network (一) 训练运行与代码概览 代码地址：https://github.com/Diego999/pyGA...
读书笔记8：Graph Attention Networks（ICLR 2018)
热门推荐
b224618的博客
08-16 2万+
https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b8024522fbe08fb2a482.pdf https://arxiv.org/pdf/1710.10903.pdf 这是一篇将attention机制应用到graph convolution中的文章。但是文章中提出的模型其实是利用了attention的一部...
阅读图像显著性检测论文七：Graph-Based Visual Saliency
xbcReal的博客
12-28 8175
在前文中提到过说有一篇基于图模型来做显著性检测的经典论文以后找机会介绍的，前段时间忙于考试，现在有终于空了些时间可以介绍这篇论文了。在正式介绍这篇论文之前，发现了一个小小的彩蛋。如果你阅读过本系列博客介绍的论文一、这篇论文以及侯晓迪2012年在加州理工发表在PAMI上的一篇显著性检测的文章“Image Signature: Highlighting Sparse Salient Regions
Graph Attention Networks
NockinOnHeavensDoor的博客
07-23 2340
Introduction 针对图结构数据，本文提出了一种GAT（graph attention networks）网络。该网络使用masked self-attention层解决了之前基于图卷积（或其近似）的模型所存在的问题。在GAT中，图中的每个节点可以根据邻节点的特征，为其分配不同的权值。GAT的另一个优点在于，无需使用预先构建好的图。因此，GAT可以解决一些基于谱的图神经网络中所具有的问题...
深入理解图注意力机制（Graph Attention Network）
u013602059的专栏
07-16 3780
参考来源：https://mp.weixin.qq.com/s/Ry8R6FmiAGSq5RBC7UqcAQ 1、介绍 图神经网络已经成为深度学习领域最炽手可热的方向之一。作为一种代表性的图卷积网络，Graph Attention Network (GAT) 引入了注意力机制来实现更好的邻居聚合。通过学习邻居的权重，GAT 可以实现对邻居的加权聚合。因此，GAT 不仅对于噪音邻居较为鲁棒，注意力机制也赋予了模型一定的可解释性。 下图概述了 Graph Attention Network 主要做的事情。 针
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值