論文の概要: Knowledge transfer across cell lines using Hybrid Gaussian Process models with entity embedding vectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13863v1
• Date: Fri, 27 Nov 2020 17:38:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 01:56:09.112858
• Title: Knowledge transfer across cell lines using Hybrid Gaussian Process models with entity embedding vectors
• Title（参考訳）: 実体埋め込みベクトルを用いたハイブリッドガウス過程モデルを用いた細胞間知識伝達
• Authors: Clemens Hutter, Moritz von Stosch, Mariano Nicolas Cruz Bournazou, Alessandro Butt\'e
• Abstract要約: 生物化学的プロセスを開発するために、多数の実験が実施されている。 既に開発されたプロセスのデータを利用して、新しいプロセスの予測を行い、必要な実験の数を大幅に削減できるだろうか。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To date, a large number of experiments are performed to develop a biochemical process. The generated data is used only once, to take decisions for development. Could we exploit data of already developed processes to make predictions for a novel process, we could significantly reduce the number of experiments needed. Processes for different products exhibit differences in behaviour, typically only a subset behave similar. Therefore, effective learning on multiple product spanning process data requires a sensible representation of the product identity. We propose to represent the product identity (a categorical feature) by embedding vectors that serve as input to a Gaussian Process regression model. We demonstrate how the embedding vectors can be learned from process data and show that they capture an interpretable notion of product similarity. The improvement in performance is compared to traditional one-hot encoding on a simulated cross product learning task. All in all, the proposed method could render possible significant reductions in wet-lab experiments.
• Abstract（参考訳）: 現在までに生化学プロセスを開発するために多くの実験が行われている。 生成されたデータは一度だけ使用され、開発のための決定を下す。 既に開発されたプロセスのデータを利用して、新しいプロセスの予測を行い、必要な実験の数を大幅に削減できるだろうか。 異なる製品のプロセスは振る舞いの違いを示し、通常、サブセットのみが同じように振る舞う。 したがって、複数の製品にまたがるプロセスデータに対する効果的な学習には、製品のアイデンティティを合理的に表現する必要がある。 ガウス過程回帰モデルへの入力となるベクトルを埋め込み、積の同一性(圏的特徴)を表現することを提案する。 組込みベクトルがプロセスデータからどのように学習できるかを示し、製品類似性の概念を解釈可能であることを示す。 性能改善は、シミュレーションされたクロスプロダクト学習タスクにおける従来のワンホット符号化と比較される。 総じて、提案手法はウェットラブ実験において有意な減少をもたらす可能性がある。

関連論文リスト

• Unsupervised Representation Learning from Sparse Transformation Analysis [79.94858534887801]
  本稿では,潜在変数のスパース成分への変換を分解し,シーケンスデータから表現を学習することを提案する。 入力データは、まず潜伏活性化の分布として符号化され、その後確率フローモデルを用いて変換される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T23:53:25Z)
• Permutation invariant multi-output Gaussian Processes for drug combination prediction in cancer [2.1145050293719745]
  がんにおける線量応答予測は、機械学習における活発な応用分野である。 目標は、実験的な設計をガイドしたり、治療決定を知らせるために使用できる正確な予測モデルを開発することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T18:28:38Z)
• CKD: Contrastive Knowledge Distillation from A Sample-wise Perspective [48.99488315273868]
  本研究では,試料内およびサンプル間制約によるサンプルワイドアライメント問題として定式化できる,対照的な知識蒸留手法を提案する。 本手法は, 数値を考慮し, 同一試料中のロジット差を最小化する。 CIFAR-100, ImageNet-1K, MS COCOの3つのデータセットについて総合的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T11:52:40Z)
• Using Intermediate Forward Iterates for Intermediate Generator Optimization [14.987013151525368]
  中間ジェネレータ最適化は、生成タスクのための任意の標準オートエンコーダパイプラインに組み込むことができる。 IGOの2つの密集予測タスク(viz.)、画像外挿、点雲デノイング(denoising)に対する応用を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-05T08:46:15Z)
• DORE: Document Ordered Relation Extraction based on Generative Framework [56.537386636819626]
  本稿では,既存のDocREモデルの根本原因について検討する。 本稿では,モデルが学習しやすく,決定論的な関係行列から記号列と順序列を生成することを提案する。 4つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は生成型DocREモデルの性能を向上させることができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T11:18:10Z)
• Counterfactual Generation Under Confounding [24.503075567519048]
  機械学習モデルは、トレーニングデータにおける観察または観測されていない共同創設者の影響下で、素早い相関関係を学習することができる。 本稿では,画像中の任意の属性の値を変更し,観測された属性の集合を与えられた新しい画像を生成することを学習する対実生成法を提案する。 本手法は, 計算効率が高く, 実装も簡単で, 生成因子の多さや変数の整合性にも有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T06:39:22Z)
• OCT-GAN: Neural ODE-based Conditional Tabular GANs [8.062118111791495]
  ニューラル常微分方程式(NODE)に基づくジェネレータと判別器を導入する。 我々は、保険詐欺の検出やオンラインニュース記事の予測などを含む13のデータセットを用いて実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T13:58:55Z)
• On the Robustness of Active Learning [0.7340017786387767]
  Active Learningは、機械学習アルゴリズムをトレーニングする上で最も有用なサンプルを特定する方法に関するものだ。 十分な注意とドメイン知識を持っていないことがよくあります。 そこで本研究では,Simpson の多様性指標に基づく新たな "Sum of Squared Logits" 手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T09:07:23Z)
• Omni-supervised Facial Expression Recognition via Distilled Data [120.11782405714234]
  ネットワークトレーニングにおいて,信頼度の高いサンプルを多量のラベルのないデータで活用するためのオムニ教師付き学習を提案する。 我々は,新しいデータセットが学習したFERモデルの能力を大幅に向上させることができることを実験的に検証した。 そこで本研究では,生成したデータセットを複数のクラスワイド画像に圧縮するために,データセット蒸留戦略を適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T09:36:51Z)
• The data-driven physical-based equations discovery using evolutionary approach [77.34726150561087]
  与えられた観測データから数学的方程式を発見するアルゴリズムについて述べる。 このアルゴリズムは遺伝的プログラミングとスパース回帰を組み合わせたものである。 解析方程式の発見や偏微分方程式(PDE)の発見にも用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-03T17:21:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。