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TOOL · CL_128344 · Jul 6 · 16:25

新的深度生成框架Emputation助力神经插补

研究人员推出Emputation，一个新颖的深度生成框架，专为学习插补模型而设计。该框架通过以观测变量为条件，专门针对缺失变量的外插分布。训练由缺失假设指导，以确保目标分布的识别，并利用基于能量得分的风险目标。Emputation促进了多重插补的直接条件采样，并在模拟和阿尔茨海默病数据集的实际应用中表现出色。