論文の概要: The VampPrior Mixture Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04412v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 21:18:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 17:41:17.621808
• Title: The VampPrior Mixture Model
• Title（参考訳）: VampPrior混合モデル
• Authors: Andrew Stirn and David A. Knowles
• Abstract要約: 深層潜伏変数モデル(DLVM)のクラスタ化には、a-prioriのクラスタ数を定義する必要がある。 We adapt the VampPrior process into a Dirichlet Mixture Model, result to the VampPrior Mixture Model (VMM, a novel for DLVMs。 本稿では,変分推論と経験的ベイズを交互に交互に交互に行う推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9943074894669663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current clustering priors for deep latent variable models (DLVMs) require defining the number of clusters a-priori and are susceptible to poor initializations. Addressing these deficiencies could greatly benefit deep learning-based scRNA-seq analysis by performing integration and clustering simultaneously. We adapt the VampPrior (Tomczak & Welling, 2018) into a Dirichlet process Gaussian mixture model, resulting in the VampPrior Mixture Model (VMM), a novel prior for DLVMs. We propose an inference procedure that alternates between variational inference and Empirical Bayes to cleanly distinguish variational and prior parameters. Using the VMM in a Variational Autoencoder attains highly competitive clustering performance on benchmark datasets. Augmenting scVI (Lopez et al., 2018), a popular scRNA-seq integration method, with the VMM significantly improves its performance and automatically arranges cells into biologically meaningful clusters.
• Abstract（参考訳）: 深層潜伏変数モデル(DLVM)の現在のクラスタリングでは、a-prioriのクラスタ数を定義する必要があり、初期化が貧弱である。 これらの欠陥に対処することは、統合とクラスタリングを同時に行うことで、ディープラーニングベースのscrna-seq分析に大きなメリットがある。 我々は、vampprior (tomczak & welling, 2018) をdirichlet process gaussian mixed modelに適応させ、dlvmsに先立つ新しいvampprior mixed model (vmm) を実現した。 本稿では,変分推論と経験ベイズを交互に交互に推定し,変分パラメータと先行パラメータをきれいに区別する手法を提案する。 変分オートコーダでVMMを使用すると、ベンチマークデータセット上で非常に競争力のあるクラスタリング性能が得られる。 Augmenting scVI (Lopez et al., 2018), a popular scRNA-seq integration method, with the VMMは、その性能を著しく改善し、細胞を生物学的に意味のあるクラスターに自動的に配置する。

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