論文の概要: Neural Unbalanced Optimal Transport via Cycle-Consistent Semi-Couplings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15621v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 17:48:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 16:54:02.651047
• Title: Neural Unbalanced Optimal Transport via Cycle-Consistent Semi-Couplings
• Title（参考訳）: サイクル一貫性半結合によるニューラルアンバランス最適輸送
• Authors: Frederike L\"ubeck, Charlotte Bunne, Gabriele Gut, Jacobo Sarabia del Castillo, Lucas Pelkmans, David Alvarez-Melis
• Abstract要約: 我々は、半カップリングの形式に依存して質量の生成と破壊を考慮に入れた、神経的不均衡OTの定式化であるNubOTを紹介する。 本手法は, がん細胞株の様々な薬物に対する不均一反応を予測するための課題に応用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.47175870857988
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Comparing unpaired samples of a distribution or population taken at different points in time is a fundamental task in many application domains where measuring populations is destructive and cannot be done repeatedly on the same sample, such as in single-cell biology. Optimal transport (OT) can solve this challenge by learning an optimal coupling of samples across distributions from unpaired data. However, the usual formulation of OT assumes conservation of mass, which is violated in unbalanced scenarios in which the population size changes (e.g., cell proliferation or death) between measurements. In this work, we introduce NubOT, a neural unbalanced OT formulation that relies on the formalism of semi-couplings to account for creation and destruction of mass. To estimate such semi-couplings and generalize out-of-sample, we derive an efficient parameterization based on neural optimal transport maps and propose a novel algorithmic scheme through a cycle-consistent training procedure. We apply our method to the challenging task of forecasting heterogeneous responses of multiple cancer cell lines to various drugs, where we observe that by accurately modeling cell proliferation and death, our method yields notable improvements over previous neural optimal transport methods.
• Abstract（参考訳）: 異なる時点から取られた分布や個体数を比較することは、多くの応用領域において基本的な課題であり、個体数を測定することは破壊的であり、単細胞生物学のような同じサンプルでは繰り返し実行できない。 最適な輸送(ot)は、非ペアデータから分布をまたいだサンプルの最適な結合を学習することで、この課題を解決できる。 しかし、OTの通常の定式化は、集団の大きさが測定間で変化する(細胞増殖や死など)不均衡なシナリオに違反する質量の保存を前提としている。 本研究では, 半カップリングの形式に依拠し, 質量の生成と破壊を考慮に入れたニューラルアンバランスOTの定式化であるNubOTを紹介する。 このような半カップリングを推定し,アウト・オブ・サンプルを一般化するために,ニューラル最適輸送マップに基づく効率的なパラメータ化を導出し,サイクル一貫性学習手法による新しいアルゴリズムスキームを提案する。 本手法は,複数の癌細胞株の異種応答を様々な薬物に予測する困難な課題に応用し,細胞増殖と死を正確にモデル化することにより,従来の神経最適輸送法よりも顕著な改善が得られた。

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