論文の概要: Density Estimation via Measure Transport: Outlook for Applications in the Biological Sciences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15366v3
- Date: Sun, 24 Mar 2024 05:06:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 03:07:37.018218
- Title: Density Estimation via Measure Transport: Outlook for Applications in the Biological Sciences
- Title（参考訳）: 計測輸送による密度推定:生物科学への応用の展望
- Authors: Vanessa Lopez-Marrero, Patrick R. Johnstone, Gilchan Park, Xihaier Luo,
- Abstract要約: 本研究は, 計測輸送技術, 特に三角輸送地図の利用の可能性を評価することを目的とした研究結果である。
サンプルデータ量に制限がある分布密度関数を推定すると,適応輸送写像が有利であることがわかった。
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、一連の適応トランスポートマップ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. Scenarios characterized by the availability of limited amount of sample data, which are common in domains such as radiation biology, are of particular interest. We find that when estimating a distribution density function given limited amount of sample data, adaptive transport maps are advantageous. In particular, statistics gathered from computing series of 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）: 測度輸送手法のいくつかの利点の1つは、広範囲の確率測度に応じて分散されたデータの処理と分析のための統一された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, 三角輸送マップの利用について, 計測輸送技術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。
放射線生物学などの分野に共通する限られたサンプルデータの入手が特徴のシナリオは特に興味深い。
サンプルデータ量に制限がある分布密度関数を推定すると,適応輸送写像が有利であることがわかった。
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、一連の適応トランスポートマップ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。
その結果, 放射線生物応用において, 本手法は, 放射線被曝下での遺伝子関係とその動態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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