論文の概要: Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via Geometry-Constrained Probabilistic Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01053v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 07:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 11:28:33.941331
• Title: Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via Geometry-Constrained Probabilistic Modeling
• Title（参考訳）: 見失う:幾何学的制約のある確率論的モデリングによる新しいバイオメディカル概念の発見
• Authors: Jianan Fan, Dongnan Liu, Hang Chang, Heng Huang, Mei Chen, and Weidong Cai
• Abstract要約: 同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。 構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。 スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.7117640028211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning holds tremendous promise for transforming the fundamental practice of scientific discovery by virtue of its data-driven nature. With the ever-increasing stream of research data collection, it would be appealing to autonomously explore patterns and insights from observational data for discovering novel classes of phenotypes and concepts. However, in the biomedical domain, there are several challenges inherently presented in the cumulated data which hamper the progress of novel class discovery. The non-i.i.d. data distribution accompanied by the severe imbalance among different groups of classes essentially leads to ambiguous and biased semantic representations. In this work, we present a geometry-constrained probabilistic modeling treatment to resolve the identified issues. First, we propose to parameterize the approximated posterior of instance embedding as a marginal von MisesFisher distribution to account for the interference of distributional latent bias. Then, we incorporate a suite of critical geometric properties to impose proper constraints on the layout of constructed embedding space, which in turn minimizes the uncontrollable risk for unknown class learning and structuring. Furthermore, a spectral graph-theoretic method is devised to estimate the number of potential novel classes. It inherits two intriguing merits compared to existent approaches, namely high computational efficiency and flexibility for taxonomy-adaptive estimation. Extensive experiments across various biomedical scenarios substantiate the effectiveness and general applicability of our method.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、そのデータ駆動性によって科学的発見の基本的な実践を変革する、という大きな約束を持っている。 研究データ収集がどんどん増えていく中、観察データからパターンや洞察を自律的に探究し、新しい表現型や概念の発見に役立てることができるだろう。 しかし, 生物医学領域では, 累積データに固有の課題がいくつか存在し, 新たなクラス発見の進展を阻害している。 異なるクラス間の厳しい不均衡を伴う非i.i.d.データ分布は、本質的に曖昧で偏った意味表現をもたらす。 本研究では,幾何制約付き確率的モデリング処理を行い,その課題を解決する。 まず、分布の遅延バイアスの干渉を考慮するために、最小のvon MisesFisher分布としてインスタンス埋め込みの近似後部をパラメータ化することを提案する。 次に,構築された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために,重要な幾何学的性質のスイートを組み込んで,未知のクラス学習や構造化の制御不能なリスクを最小化する。 さらに, 潜在新規クラス数を推定するために, スペクトルグラフ理論法を考案した。 これは、既存のアプローチと比較して興味深い2つの利点、すなわち、高い計算効率と分類順応性推定の柔軟性を継承する。 様々なバイオメディカルシナリオにまたがる広範囲な実験により,本手法の有効性と汎用性を実証した。

関連論文リスト

• Deep Latent Variable Modeling of Physiological Signals [0.8702432681310401]
  潜時変動モデルを用いた生理モニタリングに関する高次元問題について検討する。 まず、光学的に得られた信号を入力として、心の電気波形を生成するための新しい状態空間モデルを提案する。 次に,確率的グラフィカルモデルの強みと深い敵対学習を組み合わせた脳信号モデリング手法を提案する。 第3に,生理的尺度と行動の合同モデリングのための枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:07:33Z)
• Geometric Prior Guided Feature Representation Learning for Long-Tailed Classification [49.90107582624604]
  そこで,本論文では,よく表現されたヘッドクラスの特徴分布の幾何学的情報を活用し,モデルにテールクラスの基盤となる分布を学習させる手法を提案する。 パータード機能は、可能な限りテールクラスの基盤となる分布をカバーし、テスト領域におけるモデルの一般化性能を向上させることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T09:16:29Z)
• Conditionally Invariant Representation Learning for Disentangling Cellular Heterogeneity [25.488181126364186]
  本稿では,不必要な変数や乱れに条件付き不変な表現を学習するために,ドメインの可変性を活用する新しい手法を提案する。 単細胞ゲノム学におけるデータ統合など,生物の課題に対して本手法を適用した。 具体的には、提案手法は、対象のタスクと無関係なデータバイアスや興味の因果的説明から生物学的信号を解き放つのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-02T12:52:41Z)
• TriSig: Assessing the statistical significance of triclusters [2.064612766965483]
  本研究は、テンソルデータのパターンの確率を評価するための統計的枠組みを提案し、ヌル期待から逸脱する。 偽陽性発見のための二項検定に関する総合的な議論が欠かせない。 バイオケミカルおよびバイオテクノロジー分野における、異なる実世界のケーススタディに対する最先端のトリクラスタリングアルゴリズムの適用から得られた結果。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T13:08:54Z)
• Differentiable Agent-based Epidemiology [71.81552021144589]
  GradABM(GradABM)は、エージェントベースのモデリングのためのスケーラブルで微分可能な設計で、勾配に基づく学習と自動微分が可能である。 GradABMは、コモディティハードウェア上で数秒で数百万の人口をシミュレートし、ディープニューラルネットワークと統合し、異種データソースを取り込みます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T07:32:02Z)
• Equivariance Allows Handling Multiple Nuisance Variables When Analyzing Pooled Neuroimaging Datasets [53.34152466646884]
  本稿では,構造空間上でインスタンス化された同変表現学習における最近の結果と,因果推論における古典的結果の簡易な利用が,いかに効果的に実現されたかを示す。 いくつかの仮定の下で、我々のモデルが複数のニュアンス変数を扱えることを実証し、そうでなければサンプルの大部分を取り除く必要のあるシナリオにおいて、プールされた科学データセットの分析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T04:54:06Z)
• Learning Neural Causal Models with Active Interventions [83.44636110899742]
  本稿では,データ生成プロセスの根底にある因果構造を素早く識別する能動的介入ターゲット機構を提案する。 本手法は,ランダムな介入ターゲティングと比較して,要求される対話回数を大幅に削減する。 シミュレーションデータから実世界のデータまで,複数のベンチマークにおいて優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T13:10:37Z)
• A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data [5.871238645229228]
  変分深層クラスタリングにおけるクラスタサバイバルデータに対する新しい確率的アプローチを提案する。 提案手法は,説明変数と潜在的に検閲された生存時間の両方の分布を明らかにするために,深い生成モデルを用いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T14:10:25Z)
• Variational Disentanglement for Rare Event Modeling [21.269897066024306]
  本稿では,不均衡な分類問題における希少事象から学ぶための変分非絡み合い手法を提案する。 具体的には、潜在空間に課せられる極端分布の挙動を利用して、低頻度事象から情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T21:35:36Z)
• Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype Prediction [55.94378672172967]
  本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。 新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。 我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。