論文の概要: The VampPrior Mixture Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04412v3
• Date: Tue, 11 Mar 2025 03:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.151339
• Title: The VampPrior Mixture Model
• Title（参考訳）: VampPrior混合モデル
• Authors: Andrew A. Stirn, David A. Knowles,
• Abstract要約: 我々は、Vamp Prior Mixture Model(VMM)と呼ばれる、深層潜伏変数モデル(DLVM)の新規な事前開発を行う。 VAEでは、VMMは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を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8440673378588488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Widely used deep latent variable models (DLVMs), in particular Variational Autoencoders (VAEs), employ overly simplistic priors on the latent space. To achieve strong clustering performance, existing methods that replace the standard normal prior with a Gaussian mixture model (GMM) require defining the number of clusters to be close to the number of expected ground truth classes a-priori and are susceptible to poor initializations. We leverage VampPrior concepts (Tomczak and Welling, 2018) to fit a Bayesian GMM prior, resulting in the VampPrior Mixture Model (VMM), a novel prior for DLVMs. In a VAE, the VMM attains highly competitive clustering performance on benchmark datasets. Integrating the VMM into scVI (Lopez et al., 2018), a popular scRNA-seq integration method, significantly improves its performance and automatically arranges cells into clusters with similar biological characteristics.
• Abstract（参考訳）: 広範に使用される深遅延変数モデル(DLVM)、特に変分オートエンコーダ(VAE)は、潜時空間において過度に単純化された先例を用いる。 クラスタリング性能を高めるために、標準的な正規化をガウス混合モデル(GMM)に置き換える既存の手法では、期待される基底真理クラスa-prioriの数に近いクラスタ数を定義する必要があり、初期化が貧弱である。 我々は、VampPriorの概念(TomczakとWelling, 2018)を活用して、ベイジアンGMMに前もって適合させ、結果として、DLVMの先駆けとなるVampPrior Mixture Model(VMM)を生み出しました。 VAEでは、VMMは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を達成する。 一般的な scRNA-seq 統合手法である scVI (Lopez et al , 2018) への VMM の統合は、その性能を大幅に改善し、細胞を同様の生物学的特徴を持つクラスターに自動的に配置する。

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