論文の概要: The Deep Generative Decoder: MAP estimation of representations improves modeling of single-cell RNA data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06672v3
• Date: Wed, 12 Jul 2023 14:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 20:44:38.443969
• Title: The Deep Generative Decoder: MAP estimation of representations improves modeling of single-cell RNA data
• Title（参考訳）: Deep Generative Decoder:MAPによる表現推定はシングルセルRNAデータのモデリングを改善する
• Authors: Viktoria Schuster and Anders Krogh
• Abstract要約: モデルパラメータと表現を直接最大後部推定(MAP)により計算する単純な生成モデルを提案する。 このアプローチの利点は、その単純さと、同等のVAEよりもはるかに小さな次元の表現を提供する能力である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning low-dimensional representations of single-cell transcriptomics has become instrumental to its downstream analysis. The state of the art is currently represented by neural network models such as variational autoencoders (VAEs) which use a variational approximation of the likelihood for inference. We here present the Deep Generative Decoder (DGD), a simple generative model that computes model parameters and representations directly via maximum a posteriori (MAP) estimation. The DGD handles complex parameterized latent distributions naturally unlike VAEs which typically use a fixed Gaussian distribution, because of the complexity of adding other types. We first show its general functionality on a commonly used benchmark set, Fashion-MNIST. Secondly, we apply the model to multiple single-cell data sets. Here the DGD learns low-dimensional, meaningful and well-structured latent representations with sub-clustering beyond the provided labels. The advantages of this approach are its simplicity and its capability to provide representations of much smaller dimensionality than a comparable VAE.
• Abstract（参考訳）: 単細胞転写学の低次元表現を学習することは下流解析に役立っている。 現状は変分オートエンコーダ(VAE)のようなニューラルネットワークモデルで表現されており、推論の確率の変動近似を用いている。 本稿では、モデルパラメータと表現を直接最大値(MAP)推定を介して計算する単純な生成モデルであるDeep Generative Decoder(DGD)を提案する。 DGDは、通常固定ガウス分布を使用するVAEとは異なり、複雑なパラメータ化された潜在分布を自然に扱う。 まず,一般的なベンチマークセットである fashion-mnist にその汎用機能を示します。 次に、このモデルを複数のシングルセルデータセットに適用する。 ここでDGDは、提供されたラベルを超えるサブクラスタリングを伴う低次元、有意義、そして十分に構造化された潜在表現を学ぶ。 このアプローチの利点は、その単純さと、同等のvaeよりもずっと小さな次元の表現を提供する能力である。

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