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基于得分的生成模型破坏
基于得分的生成模型（SGM）在巨大的图像生成任务中取得了显着的成功，但它们的数学基础仍然受到限制。在本文中，我们分析了SGM在学习下高斯概率分布家族时的近似和概括。我们将相对于标准高斯度量的相对密度而言，引入了概率分布的复杂性概念。我们证明，如果对数相关密度可以通过一个神经网络局部近似，该神经网络可以适当地界定参数，那么经验分数与匹配的经验分布产生的分布近似于总变化的目标分布与尺寸与独立的速率。我们通过例子说明了我们的理论，其中包括某些高斯人的混合物。我们证明的一种基本要素是为与前进过程相关的真实分数函数得出无维度的深神网络近似率，这本身就是有趣的。
使用基于得分的生成模型
a b s t r a c t重建宇宙的初始条件是宇宙学的关键问题。基于模拟宇宙向前发展的方法提供了一种推断与当今观测值一致的初始条件的方法。ho ver，由于推理问题的高复杂性，这些方法要么无法采样可能的初始密度领域的分布，要么需要模拟模型中的显着近似值是可触及的，因此可能导致偏见。在这项工作中，我们建议使用基于得分的生成模型来采样对早期的Uni Verse Gi ven当前观察结果的实现。我们从当今的密度范围内推断出全高分辨率暗物质n个体的初始密度字段，并根据摘要统计数据与地面真相相比验证了所产生的样品的质量。所提出的方法能够从初始条件后部分布边缘化的宇宙学参数提供早期宇宙密度领域的合理实现，并且比当前的最新方法更快地采样数量级。
ALSFRS-R得分预测的机器学习
摘要肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的特征是一种快速进行性神经退行性疾病，在医疗干预和疗法领域中提供了有限的治疗选择的人。该疾病展示了各种各样的发作模式和进展轨迹，强调了早期检测功能下降的关键重要性，以实现定制的护理策略和及时的治疗干预措施。由IDPP@CLEF 2024挑战率负责的本研究重点是利用通过应用程序获得的传感器来源数据。此数据用于构建各种机器学习模型，专门设计，以预测ALS功能评级量表重新介绍（ALSFRS-R）分数的进步，利用组织者提供的数据集。在我们的分析中，评估了多个预测模型，以确定其在处理ALS传感器数据方面的疗效。使用统计方法将传感器数据的时间方面压缩并合并，从而增强了收集信息的可解释性和适用性，以实现预测性建模目标。表现出最佳性能的模型是天真的基线和弹性网络回归。幼稚的模型达到的平均绝对误差（MAE）为0.20，均方根误差（RMSE）为0.49，表现略高于ElasticNet模型，该模型的MAE为0.22，RMSE为0.50。我们的比较分析表明，虽然天真的方法提高了更好的预测精度，但ElasticNet模型为理解特征贡献提供了强大的框架。
操作方法 - 手机学习得分 - ...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-bth5z orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0001-5100-5100-8836内容不受ChemRxiv的同行评审。许可证：CC BY-NC 4.0
科学期刊的NAAS得分
2 A076 1996-0808非洲微生物学研究杂志 * 3 A077 1991-637X非洲农业研究杂志 * 4 A079 1684-5315非洲生物技术学杂志 * 5 A109 1722-6996 A172-6996农业食品行业Hi-Tech * 6 A. 6 A A132 a132 00026266266266262 0002 0002 0002 0002 0002 000200020002000200020002000200000号次数0003-4118 Annales de Medicine veterinaire * 8 A315 0971-7730亚洲农业企业 * 9 A321 1683-9919亚洲动物与兽医杂志 * 10 A325 0970-7077亚洲化学杂志1835-2693澳大利亚作物科学杂志 * 13 A351 0004-9433澳大利亚乳制技术杂志 * 14 A356 0310-138X澳大利亚兽医从业者 * 15 B052 0294-3506 Biofutur * 16 B091 0970-938X生物研究（ * 18 C058 1015-8987细胞生理学和生物化学 * 19 C070 0009-2460化学工程 * 20 C116 1556-6811临床和疫苗免疫学 * 21 C143 1940-8307 Compendium compendium compendim in Compendim in Compendimians of Compentim of Compentim of Vientinians * 22 C213 146466431 THERITAL 1958-5586乳业科学技术（LE LAIT） * 24 E093 0943-0105环境地质 * 25 E127 E127 1535-9777真核病细胞 * 26 E175 0940-29993 1529-9120基因疗法和分子生物学 * 30 G019 1676-5680遗传学和分子研究 * 31 H036 1554-0014杂交瘤 * 32 I123 1343-4500信息：国际杂志 * 33 J015 1523-5475杂志33 Journal of Engriver＆urer＆urer＆URBARLOLOCY * 33 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34热带和亚热带地区的农业和农村发展
计算机科学工程和信息系统（得分）
87 12929 Valarmathi博士人工智能，数据科学，机器学习，文本挖掘，物联网，软计算，软计算，网络安全，机器智能，软件工程，自然语言处理SJT 611 F 9442811963 Valarmathi.b@vit.ac@vit.ac.ac.ac.in 5
倾向得分匹配分析使用
背景与目的：炎症性肠病 (IBD) 患者中精神疾病的发病率和患病率较高。精神疾病是否会影响 IBD 的临床病程尚不确定且存在争议。我们旨在使用日本全国数据库评估精神疾病（尤其是抑郁症）对 IBD 临床病程的影响。方法：我们使用日本推出的诊断程序组合数据库系统收集 IBD 入院数据。我们使用倾向评分匹配将符合条件的入院患者分为伴有抑郁症和不伴有抑郁症的 IBD 组，并比较了手术、分子靶向药物和生物制剂的使用、全身性类固醇给药和院内死亡率。我们还进行了逻辑回归分析，以确定影响手术、分子靶向药物和生物制剂的使用以及全身性类固醇给药的临床因素。结果：伴有抑郁的溃疡性结肠炎 (UC) 组的手术率、使用两种或两种以上分子靶向药物的率、全身性类固醇治疗率和住院死亡率高于不伴有抑郁的 UC 组。UC 的多变量分析显示，抑郁增加了全身性类固醇治疗、使用两种或两种以上分子靶向药物和手术的几率。然而，克罗恩病的分析显示，只有类固醇治疗与抑郁有关。结论：我们的研究表明 UC 的临床病程较差与抑郁有关。虽然这一结果表明抑郁症可能与 UC 患者的疾病活动性增加有关，但其因果关系仍不清楚。有必要进行进一步的前瞻性研究。
基于得分的连续时间离散diffu
通过随机微分方程（SDE）基于得分的建模已对扩散模型有了新的视角，并在连续数据上证明了出色的绩效。但是，log-likelihood函数的梯度，即，分数函数未正确定义用于离散空间。这使得将基于得分的建模调整为分类数据并不乏味。在本文中，我们通过引入随机跳跃过程将反向过程通过连续的Markov链进行反向过程来扩散变量。此公式在向后采样期间接受分析模拟。要学习反向过程，我们将分数匹配扩展到一般的分类数据，并表明可以通过简单的条件边缘分布来获得公正的估计器。我们演示了构成方法在一组合成和现实世界的音乐和图像基准中的有效性。