論文の概要: High-dimensional near-optimal experiment design for drug discovery via
Bayesian sparse sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11834v1
- Date: Fri, 23 Apr 2021 22:43:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 14:23:06.383559
- Title: High-dimensional near-optimal experiment design for drug discovery via
Bayesian sparse sampling
- Title(参考訳): ベイジアンスパースサンプリングによる薬物発見のための高次元近接最適実験設計
- Authors: Hannes Eriksson, Christos Dimitrakakis, Lars Carlsson
- Abstract要約: 我々は,スパースツリー探索を用いた非筋電図的精巧な探索手法がトンプソンサンプリングのような方法よりも明らかに有利であることを示した。
薬物毒性の既存および合成データセットに対するアプローチの有意な優位性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.7108061411642685
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We study the problem of performing automated experiment design for drug
screening through Bayesian inference and optimisation. In particular, we
compare and contrast the behaviour of linear-Gaussian models and Gaussian
processes, when used in conjunction with upper confidence bound algorithms,
Thompson sampling, or bounded horizon tree search. We show that non-myopic
sophisticated exploration techniques using sparse tree search have a distinct
advantage over methods such as Thompson sampling or upper confidence bounds in
this setting. We demonstrate the significant superiority of the approach over
existing and synthetic datasets of drug toxicity.
- Abstract(参考訳): ベイジアン推論と最適化による薬物スクリーニングのための自動実験設計の課題について検討する。
特に,線形ガウスモデルとガウス過程の挙動を,高信頼度有界アルゴリズム,トンプソンサンプリング,あるいは有界地平木探索と組み合わせて比較・対比する。
スパースツリーサーチを用いた非神秘的高度な探索手法は,トンプソンサンプリングや高信頼境界といった手法に対して,明らかに有利であることを示す。
薬物毒性の既存および合成データセットに対するアプローチの顕著な優位性を示す。
関連論文リスト
- On diffusion-based generative models and their error bounds: The
log-concave case with full convergence estimates [3.8447306272420816]
我々は,強い対数空間データ分布を仮定して,拡散に基づく生成モデルの収束挙動を理論的に保証する。
我々は、モチベーションの例を通して、未知の平均を持つガウス分布からサンプリングし、我々のアプローチの強力さを実証する。
この手法はサンプリングアルゴリズムにおいて最もよく知られた収束率をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T18:40:45Z) - Implicit Variational Inference for High-Dimensional Posteriors [7.924706533725115]
変分推論において、ベイズモデルの利点は、真の後続分布を正確に捉えることに依存する。
複雑な多重モーダルおよび相関後部を近似するのに適した暗黙分布を特定するニューラルサンプリング手法を提案する。
提案手法では,ニューラルネットワークを局所的に線形化することにより,暗黙分布を用いた近似推論の新たなバウンダリを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T14:06:56Z) - Neural Gromov-Wasserstein Optimal Transport [82.05269165407427]
本稿では,Gromov-Wasserstein (GW) Optimal Transport (OT) 問題を内部積コストで解くためのスケーラブルなニューラルネットワーク手法を提案する。
提案手法では,ニューラルネットワークとミニバッチ最適化を用いて,既存の手法の限界を克服する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-10T15:21:12Z) - Thompson Sampling for High-Dimensional Sparse Linear Contextual Bandits [17.11922027966447]
この研究は、高次元およびスパースな文脈的包帯におけるトンプソンサンプリングの理論的な保証を提供する。
より高速な計算のために、MCMCの代わりに未知のパラメータと変分推論をモデル化するために、スパイク・アンド・スラブを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-11T02:23:39Z) - Langevin Monte Carlo for Contextual Bandits [72.00524614312002]
Langevin Monte Carlo Thompson Sampling (LMC-TS) が提案されている。
提案アルゴリズムは,文脈的帯域幅の特別な場合において,最高のトンプソンサンプリングアルゴリズムと同じサブ線形残差を達成できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-22T17:58:23Z) - Sensing Cox Processes via Posterior Sampling and Positive Bases [56.82162768921196]
本研究では,空間統計学から広く用いられている点過程の適応センシングについて検討する。
我々は、この強度関数を、特別に構築された正の基底で表される、歪んだガウス過程のサンプルとしてモデル化する。
我々の適応センシングアルゴリズムはランゲヴィン力学を用いており、後続サンプリング(textscCox-Thompson)と後続サンプリング(textscTop2)の原理に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-21T14:47:06Z) - Local policy search with Bayesian optimization [73.0364959221845]
強化学習は、環境との相互作用によって最適な政策を見つけることを目的としている。
局所探索のための政策勾配は、しばしばランダムな摂動から得られる。
目的関数の確率モデルとその勾配を用いたアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T16:07:02Z) - Adaptive and Oblivious Randomized Subspace Methods for High-Dimensional
Optimization: Sharp Analysis and Lower Bounds [37.03247707259297]
2次統計が入力データを反映する相関ランダム行列をサンプリングすることにより、適切な適応部分空間を生成することができる。
ランダム化された近似の相対誤差は、データ行列のスペクトルの観点から厳密に特徴付けることができることを示した。
実験の結果,提案手法は様々な機械学習および最適化問題において,大幅な高速化を可能にすることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-13T13:02:31Z) - Analysis and Design of Thompson Sampling for Stochastic Partial
Monitoring [91.22679787578438]
部分モニタリングのためのトンプソンサンプリングに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
局所可観測性を持つ問題の線形化変種に対して,新たなアルゴリズムが対数問題依存の擬似回帰$mathrmO(log T)$を達成することを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T05:48:33Z) - Generative Modeling with Denoising Auto-Encoders and Langevin Sampling [88.83704353627554]
DAEとDSMの両方がスムーズな人口密度のスコアを推定することを示した。
次に、この結果をarXiv:1907.05600のホモトピー法に適用し、その経験的成功を理論的に正当化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T23:50:03Z)
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。