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Stein Amortized Divergence
Stein Amortized Divergence
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新的生存模型验证方法显示出队列依赖的性能
研究人员开发并验证了一种名为drcosarc的方法，这是一种用于离散时间多实例学习生存模型的事后保形包装器。该方法在来自The Cancer Genome Atlas (TCGA)和Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC)的多个队列中进行了测试。评估侧重于反向概率审查加权 (IPCW) 估计和中位数下预测界限 (LPB)，结果显示性能因队列、患者级别单位、估计量和审查假设而异。
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新StAD方法加速生成模型似然计算
研究人员开发了一种名为StAD的新方法，以提高扩散和流模型生成器中似然计算的速度和准确性。该技术绕过了计算概率流ODE的雅可比矩阵的需要，而是使用Langevin-Stein算子直接学习散度。StAD在各种密度估计任务上已证明其性能与Hutchinson和Hutch++等现有方法相比具有竞争力，显示出更高的方差和速度。