Fugu-MT 論文翻訳(概要): Siamese networks for Poincaré embeddings and the reconstruction of evolutionary trees

論文の概要: Siamese networks for Poincaré embeddings and the reconstruction of evolutionary trees

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07387v1
Date: Wed, 9 Oct 2024 19:10:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 20:47:00.238609
Title: Siamese networks for Poincaré embeddings and the reconstruction of evolutionary trees
Title（参考訳）: ポアンカレ埋没体のシームズネットワークと進化樹の復元
Authors: Ciro Carvallo, Hernán Bocaccio, Gabriel B. Mindlin, Pablo Groisman,
Abstract要約: 本研究では,鳥の鳴き声スペクトログラムを用いた高次元データから進化木を再構成する手法を提案する。提案手法は2つの主要な要素を組み合わす: 次元減少と距離計算のためのPoincarの埋め込みと、木再構築のための隣接する結合アルゴリズムである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5624421399300303
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a method for reconstructing evolutionary trees from high-dimensional data, with a specific application to bird song spectrograms. We address the challenge of inferring phylogenetic relationships from phenotypic traits, like vocalizations, without predefined acoustic properties. Our approach combines two main components: Poincar\'e embeddings for dimensionality reduction and distance computation, and the neighbor joining algorithm for tree reconstruction. Unlike previous work, we employ Siamese networks to learn embeddings from only leaf node samples of the latent tree. We demonstrate our method's effectiveness on both synthetic data and spectrograms from six species of finches.
Abstract（参考訳）: 本研究では,鳥の鳴き声スペクトログラムを用いた高次元データから進化木を再構成する手法を提案する。本研究では, 事前に定義された音響特性を伴わずに, 発声などの表現型特徴から系統的関係を推定することの課題に対処する。提案手法は,次元の縮小と距離計算のためのPoincar\'e埋め込みと,木再構築のための近傍結合アルゴリズムを組み合わせた。従来の研究とは異なり、潜木葉ノードサンプルのみから埋め込みを学習するために、Siameseネットワークを使用している。 6種のフィンチから得られた合成データと分光値の両方に対して,本手法の有効性を実証した。

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