論文の概要: Graph-Conditioned MLP for High-Dimensional Tabular Biomedical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06302v1
- Date: Fri, 11 Nov 2022 16:13:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 17:17:40.310398
- Title: Graph-Conditioned MLP for High-Dimensional Tabular Biomedical Data
- Title（参考訳）: 高次元タブラルバイオメディカルデータのためのグラフ合成MLP
- Authors: Andrei Margeloiu, Nikola Simidjievski, Pietro Lio', Mateja Jamnik
- Abstract要約: ゲノム研究は通常、患者の小さなコホートを含む。
このようなデータセット上でニューラルネットワークをトレーニングすることは、通常不安定である。
本稿では,データセットのパラメータに先行する新しい手法であるGraph-Conditionedを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.923088041693465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Genome-wide studies leveraging recent high-throughput sequencing technologies
collect high-dimensional data. However, they usually include small cohorts of
patients, and the resulting tabular datasets suffer from the "curse of
dimensionality". Training neural networks on such datasets is typically
unstable, and the models overfit. One problem is that modern weight
initialisation strategies make simplistic assumptions unsuitable for small-size
datasets. We propose Graph-Conditioned MLP, a novel method to introduce priors
on the parameters of an MLP. Instead of randomly initialising the first layer,
we condition it directly on the training data. More specifically, we create a
graph for each feature in the dataset (e.g., a gene), where each node
represents a sample from the same dataset (e.g., a patient). We then use Graph
Neural Networks (GNNs) to learn embeddings from these graphs and use the
embeddings to initialise the MLP's parameters. Our approach opens the prospect
of introducing additional biological knowledge when constructing the graphs. We
present early results on 7 classification tasks from gene expression data and
show that GC-MLP outperforms an MLP.
- Abstract（参考訳）: 近年の高スループットシークエンシング技術を活用したゲノムワイド研究は高次元データを収集する。
しかし、それらは通常患者の小さなコホートを含み、結果として得られる表のデータセットは「次元の曲線」に悩まされる。
このようなデータセット上でニューラルネットワークをトレーニングすることは、通常不安定であり、モデルは過度に適合する。
一つの問題は、現代の重み初期化戦略が、小さなデータセットには適さない単純な仮定を単純化することである。
MLPのパラメータに先行する新しい手法であるGraph-Conditioned MLPを提案する。
最初のレイヤをランダムに初期化する代わりに、トレーニングデータに直接設定します。
具体的には、データセット内の各機能(例えば、遺伝子)のグラフを作成し、各ノードが同じデータセット(例えば、患者)からのサンプルを表します。
次に、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、これらのグラフから埋め込みを学び、埋め込みを使用してMLPのパラメータを初期化する。
提案手法は, グラフ構築時に生物学的知識を付加する可能性を開く。
遺伝子発現データから7つの分類タスクの早期結果を示し,GC-MLPがMLPより優れていることを示す。
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