Buchumschlag

Predicting Deterioration in Mild Cognitive Impairment with Survival Transformers, Extreme Gradient Boosting and Cox Proportional Hazard Modelling

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Musto, Henry, Stamate, Daniel, Logofatu, Doina, Stahl, Daniel
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Neural and Evolutionary Computing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Building a Cognitive Twin Using a Distributed Cognitive System and an Evolution Strategy
von: Gibaut, Wandemberg, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking SNN Online Training and Deployment: Gradient-Coherent Learning via Hybrid-Driven LIF Model
von: Hao, Zecheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding Transformer Optimization via Gradient Heterogeneity
von: Tomihari, Akiyoshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CogDPM: Diffusion Probabilistic Models via Cognitive Predictive Coding
von: Chen, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evolutionary Rule Extraction from Corporate Default Prediction Models
von: Fabbretti, Desirè, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Comparative of Genetic Fuzzy regression techniques for aeroacoustic phenomenons
von: Henry, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast Fourier Transform-Based Spectral and Temporal Gradient Filtering for Differential Privacy
von: Shin, Hyeju, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parallel Proportional Fusion of Spiking Quantum Neural Network for Optimizing Image Classification
von: Xu, Zuyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpretable Fine-Gray Deep Survival Model for Competing Risks: Predicting Post-Discharge Foot Complications for Diabetic Patients in Ontario
von: Ramachandram, Dhanesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Comparative Analysis on Metaheuristic Algorithms Based Vision Transformer Model for Early Detection of Alzheimer's Disease
von: Sen, Anuvab, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Extended Jump Functions Benchmark for the Analysis of Randomized Search Heuristics
von: Bambury, Henry, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Beyond Rate Coding: Surrogate Gradients Enable Spike Timing Learning in Spiking Neural Networks
von: Yu, Ziqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cultivating Machine Intelligence: The OMEGA Shift from Top-Down Optimization to Autopoietic Cognitive Ecologies
von: Zare, Ata G.
Veröffentlicht: (2026)

Evolution Transformer: In-Context Evolutionary Optimization
von: Lange, Robert Tjarko, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural Dynamics Self-Attention for Spiking Transformers
von: Zhang, Dehao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EMBER: Autonomous Cognitive Behaviour from Learned Spiking Neural Network Dynamics in a Hybrid LLM Architecture
von: Savage, William
Veröffentlicht: (2026)

The Irrational Machine: Neurosis and the Limits of Algorithmic Safety
von: Howard, Daniel
Veröffentlicht: (2025)

Enabling Robust In-Context Memory and Rapid Task Adaptation in Transformers with Hebbian and Gradient-Based Plasticity
von: Chaudhary, Siddharth
Veröffentlicht: (2025)

SpikeZIP-TF: Conversion is All You Need for Transformer-based SNN
von: You, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Trimming Down Large Spiking Vision Transformers via Heterogeneous Quantization Search
von: Xu, Boxun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Prescription of Methodological Guidelines for Comparing Bio-inspired Optimization Algorithms
von: LaTorre, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Evolutionary Extreme Learning Machine of ab-initio Energy Landscapes for Crystal Structure Prediction using Manta Ray Optimization with Levy Flight
von: Rubio-Solis, Adrian
Veröffentlicht: (2026)

Memory-DD: A Low-Complexity Dendrite-Inspired Neuron for Temporal Prediction Tasks
von: Yang, Dongjian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Autaptic Synaptic Circuit Enhances Spatio-temporal Predictive Learning of Spiking Neural Networks
von: Wang, Lihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Breaking Global Self-Attention Bottlenecks in Transformer-based Spiking Neural Networks with Local Structure-Aware Self-Attention
von: Li, Lingdong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evolutionary Computation for the Design and Enrichment of General-Purpose Artificial Intelligence Systems: Survey and Prospects
von: Poyatos, Javier, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting Confinement Effect of Carbon Fiber Reinforced Polymers on Strength of Concrete using Metaheuristics-based Artificial Neural Networks
von: Wahab, Sarmed, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Evolving Cognitive Architectures
von: Serov, Alexander
Veröffentlicht: (2025)

A Tutorial on the Design, Experimentation and Application of Metaheuristic Algorithms to Real-World Optimization Problems
von: Osaba, Eneko, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Systematic Survey on Large Language Models for Evolutionary Optimization: From Modeling to Solving
von: Zhang, Yisong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MeGA: Merging Multiple Independently Trained Neural Networks Based on Genetic Algorithm
von: Yun, Daniel
Veröffentlicht: (2024)

Spike-driven Large Language Model
von: Xu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Competition and Attraction Improve Model Fusion
von: Abrantes, João, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evolving Features vs Evolving Entire Trees with GP for Interpretable Survival Analysis
von: Schlender, Thalea, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models
von: Kumar, Akarsh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DARWIN: Dynamic Agentically Rewriting Self-Improving Network
von: Jiang, Henry
Veröffentlicht: (2026)

Evolutionary Token-Level Prompt Optimization for Diffusion Models
von: Neto, Domício Pereira, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Contradiction-Centered Model for the Emergence of Swarm Intelligence
von: Jiao, Wenpin
Veröffentlicht: (2025)

ActPC-Geom: Towards Scalable Online Neural-Symbolic Learning via Accelerating Active Predictive Coding with Information Geometry & Diverse Cognitive Mechanisms
von: Goertzel, Ben
Veröffentlicht: (2025)

A Neuroscience-Inspired Dual-Process Model of Compositional Generalization
von: Noviello, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)