論文の概要: Not all tickets are equal and we know it: Guiding pruning with domain-specific knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04805v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 23:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 22:04:53.468379
• Title: Not all tickets are equal and we know it: Guiding pruning with domain-specific knowledge
• Title（参考訳）: すべてのチケットが等しいわけではないし、私たちは知っている。
• Authors: Intekhab Hossain, Jonas Fischer, Rebekka Burkholz, John Quackenbush
• Abstract要約: 本稿では、利用可能なドメイン固有構造情報によってプルーニングをガイドするDASHを提案する。 動的遺伝子制御ネットワークモデル学習の文脈において、DASHと相互作用パートナーに関する既存の一般的な知識が組み合わさって、生物学的に整合したデータ固有の洞察を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.950765295157897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neural structure learning is of paramount importance for scientific discovery and interpretability. Yet, contemporary pruning algorithms that focus on computational resource efficiency face algorithmic barriers to select a meaningful model that aligns with domain expertise. To mitigate this challenge, we propose DASH, which guides pruning by available domain-specific structural information. In the context of learning dynamic gene regulatory network models, we show that DASH combined with existing general knowledge on interaction partners provides data-specific insights aligned with biology. For this task, we show on synthetic data with ground truth information and two real world applications the effectiveness of DASH, which outperforms competing methods by a large margin and provides more meaningful biological insights. Our work shows that domain specific structural information bears the potential to improve model-derived scientific insights.
• Abstract（参考訳）: 神経構造学習は科学的発見と解釈可能性にとって最重要課題である。 しかし、計算資源効率にフォーカスした現代のプルーニングアルゴリズムは、ドメインの専門知識に合わせた有意義なモデルを選択するためのアルゴリズム的障壁に直面します。 この課題を緩和するために、利用可能なドメイン固有構造情報によってプルーニングをガイドするDASHを提案する。 動的遺伝子制御ネットワークモデルの学習において、DASHと相互作用パートナーに関する既存の一般的な知識が組み合わさって、生物学的に整合したデータ固有の洞察を提供することを示す。 そこで本課題では, DASHの有効性を2つの実世界に適用し, 競合する手法を大きなマージンで上回り, より有意義な生物学的洞察を提供する合成データについて述べる。 我々の研究は、ドメイン固有の構造情報はモデルに基づく科学的洞察を改善する可能性を秘めていることを示している。

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