Causal Longitudinal Prior-Fitted Networks for Counterfactual Outcome Prediction
यह शोध पत्र CausalLongPFN को प्रस्तुत करता है, जो सिंथेटिक टेम्पोरल कॉज़ल मॉडल्स पर प्रीट्रेन किया गया एक फ्रोजन प्रायर-फिटेड नेटवर्क है, जो डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण के बिना काउंटरफैक्चुअल लॉन्गीटुडिनल परिणामों की भविष्यवाणी करता है, और कैंसर, HIV और MIMIC-III जैसे बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करते हुए पारंपरिक कोहॉर्ट-विशिष्ट मॉडलिंग का एक लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करता है।