論文の概要: Approximate Bayesian Computation Based on Maxima Weighted Isolation Kernel Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12745v1
• Date: Sun, 30 Jan 2022 07:11:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 08:28:59.404458
• Title: Approximate Bayesian Computation Based on Maxima Weighted Isolation Kernel Mapping
• Title（参考訳）: 最大重み付き孤立カーネルマッピングに基づく近似ベイズ計算
• Authors: Iurii S. Nagornov
• Abstract要約: この研究は、このタイプのモデルに対するパラメータの正確な評価の問題を解こうとする。 分岐過程モデルのがん細胞進化への応用は、高次元性や興味ある結果の稀な出現など、多くの困難がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivation: The branching processes model yields unevenly stochastically distributed data that consists of sparse and dense regions. The work tries to solve the problem of a precise evaluation of a parameter for this type of model. The application of the branching processes model to cancer cell evolution has many difficulties like high dimensionality and the rare appearance of a result of interest. Moreover, we would like to solve the ambitious task of obtaining the coefficients of the model reflecting the relationship of driver genes mutations and cancer hallmarks on the basis of personal data of variant allele frequencies. Results: The Approximate Bayesian computation method based on the Isolation kernel is designed. The method includes a transformation row data to a Hilbert space (mapping) and measures the similarity between simulation points and maxima weighted Isolation kernel mapping related to the observation point. Also, we designed a heuristic algorithm to find parameter estimation without gradient calculation and dimension-independent. The advantage of the proposed machine learning method is shown for multidimensional test data as well as for an example of cancer cell evolution.
• Abstract（参考訳）: モチベーション: 分岐プロセスモデルは、ばらばらで密集した領域からなる不均等に確率的に分散したデータを生み出す。 この研究は、このタイプのモデルに対するパラメータの正確な評価の問題を解こうとする。 分岐過程モデルのがん細胞の進化への応用は、高次元化や興味のある結果の稀な出現など多くの困難を抱えている。 さらに,変異型対立遺伝子頻度の個人データに基づいて,ドライバ遺伝子変異と癌ホールマークの関係を反映したモデル係数を求めるという野心的な課題を解決したい。 結果:分離カーネルに基づく近似ベイズ計算法を設計した。 変換行データをヒルベルト空間(マッピング)に変換し、観測点に関連するシミュレーション点と最大重み付き孤立核マッピングとの類似度を測定する。 また,勾配計算や次元独立性のないパラメータ推定のためのヒューリスティックアルゴリズムも設計した。 提案手法の利点は,多次元検査データおよび癌細胞進化の例において示される。

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