論文の概要: Multi-marginal Schrödinger Bridges with Iterative Reference Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06277v3
• Date: Thu, 17 Oct 2024 18:03:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 11:38:16.835317
• Title: Multi-marginal Schrödinger Bridges with Iterative Reference Refinement
• Title（参考訳）: 繰り返し参照リファインメントを有するマルチマージンガルシュレーディンガー橋
• Authors: Yunyi Shen, Renato Berlinghieri, Tamara Broderick,
• Abstract要約: 実践者は、しばしば複数の時点のサンプルスナップショットを用いて、観測されていない人口軌道を推測することを目的としている。 複数の時間点にわたるサンプルスナップショットから観測されていない軌跡を学習する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.513906980911969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Practitioners often aim to infer an unobserved population trajectory using sample snapshots at multiple time points. E.g., given single-cell sequencing data, scientists would like to learn how gene expression changes over a cell's life cycle. But sequencing any cell destroys that cell. So we can access data for any particular cell only at a single time point, but we have data across many cells. The deep learning community has recently explored using Schr\"odinger bridges (SBs) and their extensions in similar settings. However, existing methods either (1) interpolate between just two time points or (2) require a single fixed reference dynamic (often set to Brownian motion within SBs). But learning piecewise from adjacent time points can fail to capture long-term dependencies. And practitioners are typically able to specify a model family for the reference dynamic but not the exact values of the parameters within it. So we propose a new method that (1) learns the unobserved trajectories from sample snapshots across multiple time points and (2) requires specification only of a family of reference dynamics, not a single fixed one. We demonstrate the advantages of our method on simulated and real data.
• Abstract（参考訳）: 実践者は、しばしば複数の時点のサンプルスナップショットを用いて、観測されていない人口軌道を推測することを目的としている。 例えば、単一細胞のシークエンシングデータを考えると、科学者は細胞のライフサイクルで遺伝子発現がどのように変化するかを学びたい。 しかし、どの細胞もシークエンシングすることでその細胞は破壊される。 そのため、特定のセルのデータは1つの時点でのみアクセスできますが、多くのセルにまたがるデータがあります。 ディープラーニングコミュニティは先頃、Schr\"odinger Bridges(SB)とその拡張を、同様の設定で検討した。 しかし、既存の方法は(1)2つの時間点の間を補間するか、または(2)1つの固定された参照ダイナミクスを必要とする(しばしばSBs内のブラウン運動にセットされる)。 しかし、隣接する時間ポイントから断片的に学ぶことは、長期的な依存関係を捉えるのに失敗する可能性がある。 そして、実践者は一般的に参照のダイナミックなモデルファミリを指定できますが、その中のパラメータの正確な値ではありません。 そこで本研究では,(1)複数時点にわたるサンプルスナップショットから未観測軌跡を学習する手法を提案する。 シミュレーションおよび実データに対する本手法の利点を実証する。

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