論文の概要: Can sparse autoencoders make sense of gene expression latent variable models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11468v3
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:13:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:50.777367
• Title: Can sparse autoencoders make sense of gene expression latent variable models?
• Title（参考訳）: スパースオートエンコーダは潜在変数モデルで遺伝子発現を理解できるか?
• Authors: Viktoria Schuster,
• Abstract要約: この研究は、複雑な、高次元の生物学的データへの埋め込みを分解するためのSAEの可能性を探るものである。 事前訓練された単一細胞モデルからの埋め込みへの応用は、SAEが重要な生物学的プロセスを見つけ、管理できることを示している。 scFeatureLensは、SAEの特徴と遺伝子セットから生物学的概念をリンクするための自動解釈可能性アプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sparse autoencoders (SAEs) have lately been used to uncover interpretable latent features in large language models. By projecting dense embeddings into a much higher-dimensional and sparse space, learned features become disentangled and easier to interpret. This work explores the potential of SAEs for decomposing embeddings in complex and high-dimensional biological data. Using simulated data, it outlines the efficacy, hyperparameter landscape, and limitations of SAEs when it comes to extracting ground truth generative variables from latent space. The application to embeddings from pretrained single-cell models shows that SAEs can find and steer key biological processes and even uncover subtle biological signals that might otherwise be missed. This work further introduces scFeatureLens, an automated interpretability approach for linking SAE features and biological concepts from gene sets to enable large-scale analysis and hypothesis generation in single-cell gene expression models.
• Abstract（参考訳）: スパースオートエンコーダ(SAE)は、近年、大きな言語モデルで解釈可能な潜在機能を明らかにするために使われている。 より高次元でスパースな空間に密着した埋め込みを投影することにより、学習された特徴は非絡み合いになり、解釈しやすくなる。 この研究は、複雑な、高次元の生物学的データへの埋め込みを分解するためのSAEの可能性を探るものである。 シミュレーションデータを用いて、潜在空間から基底真理生成変数を抽出する際、SAEの有効性、ハイパーパラメータランドスケープ、および制限を概説する。 事前訓練された単細胞モデルからの埋め込みの応用は、SAEが重要な生物学的プロセスを見つけ、操り、さらには見逃される可能性のある微妙な生物学的シグナルを発見できることを示している。 この研究は、単細胞遺伝子発現モデルにおける大規模解析と仮説生成を可能にするために、SAEの特徴と生物学的概念を遺伝子セットからリンクするための自動解釈可能性アプローチである scFeatureLens も導入した。

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