論文の概要: Density Estimation via Measure Transport: Outlook for Applications in the Biological Sciences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15366v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 02:36:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 16:58:36.090447
• Title: Density Estimation via Measure Transport: Outlook for Applications in the Biological Sciences
• Title（参考訳）: 測度輸送による密度推定:生物科学への応用への展望
• Authors: Vanessa Lopez-Marrero, Patrick R. Johnstone, Gilchan Park, Xihaier Luo
• Abstract要約: 本研究は,計測輸送技術の可能性を評価するための研究成果である。 データが不足している場合、スパーストランスポートマップが有利であることに気付きました。 特に、利用可能なデータサンプルの集合のランダムに選択された一連のサブセットに基づいて訓練された、(疎)適応トランスポートマップの一連の計算結果から収集された統計は、データに隠された情報を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One among several advantages of measure transport methods is that they allow for a unified framework for processing and analysis of data distributed according to a wide class of probability measures. Within this context, we present results from computational studies aimed at assessing the potential of measure transport techniques, specifically, the use of triangular transport maps, as part of a workflow intended to support research in the biological sciences. Scarce data scenarios, which are common in domains such as radiation biology, are of particular interest. We find that when data is scarce, sparse transport maps are advantageous. In particular, statistics gathered from computing series of (sparse) adaptive transport maps, trained on a series of randomly chosen subsets of the set of available data samples, leads to uncovering information hidden in the data. As a result, in the radiation biology application considered here, this approach provides a tool for generating hypotheses about gene relationships and their dynamics under radiation exposure.
• Abstract（参考訳）: 測定輸送手法の利点の1つは、広範囲の確率測度に従って分散されたデータの処理と分析のための統一的なフレームワークを可能にすることである。 本研究は, 生体科学研究を支援するためのワークフローの一環として, 三角輸送地図を用いた輸送技術の測定の可能性を評価することを目的とした計算研究の結果を提示する。 放射能生物学のような領域で一般的なデータシナリオは特に興味深い。 データが少ない場合、疎いトランスポートマップは有利である。 特に、利用可能なデータサンプルの集合の一連のランダムに選択されたサブセットに基づいて訓練された一連の(少ない)適応輸送マップから集められた統計は、データに隠された情報を明らかにする。 その結果, 放射線生物応用において, 本手法は, 放射線照射下での遺伝子関係とそのダイナミクスに関する仮説を生成するためのツールを提供する。

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