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SMARTS
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WOMBAT基准测试在分子数据上测试GNN解释器
研究人员开发了WOMBAT，这是一个新的基准测试，旨在测试图神经网络（GNN）可解释性工具在应用于分子数据时的准确性。WOMBAT包含14个具有手动定义的决策规则的GNN，允许进行地面真实归因分析。该基准测试已在数百万个PubChem分子上进行了验证，并用于评估GNNExplainer、PGExplainer和Integrated Gradients等现有解释器，揭示了特定的失效模式。
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新的LUQ-Learning方法优化患者特定治疗方案
研究人员开发了潜在效用Q-Learning（LUQ-Learning），一种用于优化动态治疗方案（DTRs）的新方法，该方法考虑了患者在多种结果上的不同偏好。这种方法将偏好估计与结果回归分离，即使在偏好观察不完美或异质的情况下也能实现灵活学习。模拟表明，LUQ-Learning的性能优于现有方法，包括具有朴素结果聚合的标准Q-Learning。