論文の概要: Neural-network solutions to stochastic reaction networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01169v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 07:27:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 17:10:52.846488
• Title: Neural-network solutions to stochastic reaction networks
• Title（参考訳）: 確率的反応ネットワークに対するニューラルネットワークソリューション
• Authors: Ying Tang, Jiayu Weng, Pan Zhang
• Abstract要約: 本稿では,化学マスター方程式の解法として,変分自己回帰ネットワークを用いた機械学習手法を提案する。 提案手法は, 種数状態空間における結合確率分布の時間的変化を追跡する。 遺伝的トグルスイッチと初期生命自己複製器において、時間とともに確率分布を正確に生成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.021105583098606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The stochastic reaction network is widely used to model stochastic processes in physics, chemistry and biology. However, the size of the state space increases exponentially with the number of species, making it challenging to investigate the time evolution of the chemical master equation for the reaction network. Here, we propose a machine-learning approach using the variational autoregressive network to solve the chemical master equation. The approach is based on the reinforcement learning framework and does not require any data simulated in prior by another method. Different from simulating single trajectories, the proposed approach tracks the time evolution of the joint probability distribution in the state space of species counts, and supports direct sampling on configurations and computing their normalized joint probabilities. We apply the approach to various systems in physics and biology, and demonstrate that it accurately generates the probability distribution over time in the genetic toggle switch, the early life self-replicator, the epidemic model and the intracellular signaling cascade. The variational autoregressive network exhibits a plasticity in representing the multi-modal distribution by feedback regulations, cooperates with the conservation law, enables time-dependent reaction rates, and is efficient for high-dimensional reaction networks with allowing a flexible upper count limit. The results suggest a general approach to investigate stochastic reaction networks based on modern machine learning.
• Abstract（参考訳）: 確率反応ネットワークは物理学、化学、生物学の確率過程のモデル化に広く用いられている。 しかし、状態空間のサイズは種数とともに指数関数的に増加するため、反応ネットワークの化学マスター方程式の時間的進化を調べることは困難である。 本稿では,変分自己回帰ネットワークを用いた機械学習による化学マスター方程式の解法を提案する。 このアプローチは強化学習フレームワークに基づいており、他の方法で事前にシミュレートされたデータを必要としない。 単一軌道のシミュレーションと異なり、提案手法は種数の状態空間における結合確率分布の時間的変化を追跡し、構成の直接サンプリングと正規化された結合確率の計算をサポートする。 本手法を物理・生物学の様々なシステムに適用し,遺伝子トグルスイッチ,初期生命自己複製器,流行モデル,細胞内シグナルカスケードにおいて,時間とともに確率分布を正確に生成することを示した。 変動自己回帰ネットワークは、フィードバック規制による多モード分布の可塑性を示し、保存法と協調し、時間依存性の反応速度を可能にし、フレキシブルな上数制限を許容する高次元反応ネットワークに効率的である。 その結果,現代の機械学習に基づく確率的反応ネットワークの一般的な研究手法が示唆された。

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