Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 16 сентября 2026 года] Название: " Обучение гиперболической графике представления для дифференциального анализа биомедицинских знаний Графс Взгляд на HTML (экспериментальный) резюме: графы биомедицинских знаний сочетают онтологические и трансверсальные иерархические связи между такими разнородными субъектами, как фенотипы, болезни, гены, белки и пациенты. Эта гибридная структура поднимает вопрос о том, остаются ли гиперболические встроенные устройства, которые естественным образом улавливают организацию, похожую на деревья, полезными помимо чисто иерархических графиков. Мы представляем предварительное исследование гиперболического графа, на котором мы учимся дифференциальному диагнозу менделианско-инфекционных заболеваний в интегрированном биомедицинском графике. Эксперименты на изолированных онтологических подграфах показывают, что гиперболические модели достигают высоких показателей в значительно более низких измерениях по сравнению с исходным уровнем эвклидов. Затем мы оцениваем модели для задачи установления связи, которая определяет потенциальные заболевания каждого пациента. Результаты свидетельствуют о том, что гиперболические встроенные устройства могут использовать биомедицинскую иерархическую структуру и при этом поддерживать диагностические рассуждения над разнородными графиками уровня пациентов. Загрузка ссылок и цитат... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является…
Гиперболический график представительства обучения дифференцированному диагностике биомедицинских знаний
arXiv: 2609.18481v1 Annualce Type: кросс-бюллетень: графики биомедицинских знаний сочетают онтологические и трансверсальные иерархические связи между разнородными субъектами, такими как фенотипы, болезни, гены, протеины и пациенты. Эта гибридная структура поднимает вопрос о том, остаются ли гиперболические встроенные устройства, которые естественным образом улавливают организацию, похожую на деревья, полезными помимо чисто иерархических графиков. Мы представляем предварительное исследование гиперболического графа, на котором мы учимся дифференциальному диагнозу менделианско-инфекционных заболеваний в интегрированном биомедицинском графике. Эксперименты на изолированных онтологических подграфах показывают, что гиперболические модели достигают высоких показателей в значительно более низких измерениях по сравнению с исходным уровнем эвклидов. Затем мы оцениваем модели для задачи установления связи, которая определяет потенциальные заболевания каждого пациента. Результаты свидетельствуют о том, что гиперболические встроенные устройства могут использовать биомедицинскую иерархическую структуру и при этом поддерживать диагностические рассуждения над разнородными графиками уровня пациентов.