論文の概要: Tutorial: VAE as an inference paradigm for neuroimaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08009v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 10:54:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:28:36.606111
• Title: Tutorial: VAE as an inference paradigm for neuroimaging
• Title（参考訳）: チュートリアル: 神経イメージングのための推論パラダイムとしてのVAE
• Authors: C. Vázquez-García, F. J. Martínez-Murcia, F. Segovia Román, Juan M. Górriz Sáez,
• Abstract要約: このチュートリアルは、VAEの理論的基礎を概説し、収束問題や過剰適合といった実践的な課題に対処する。 我々はまた、神経イメージングにおけるVAEのキーとなる応用を強調し、意味のあるパターンを明らかにする可能性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this tutorial, we explore Variational Autoencoders (VAEs), an essential framework for unsupervised learning, particularly suited for high-dimensional datasets such as neuroimaging. By integrating deep learning with Bayesian inference, VAEs enable the generation of interpretable latent representations. This tutorial outlines the theoretical foundations of VAEs, addresses practical challenges such as convergence issues and over-fitting, and discusses strategies like the reparameterization trick and hyperparameter optimization. We also highlight key applications of VAEs in neuroimaging, demonstrating their potential to uncover meaningful patterns, including those associated with neurodegenerative processes, and their broader implications for analyzing complex brain data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師なし学習,特にニューロイメージングなどの高次元データセットに適した,変分オートコーダ(VAE)について検討する。 ベイズ推論とディープラーニングを統合することで、VAEは解釈可能な潜在表現を生成することができる。 このチュートリアルは、VAEの理論的基礎を概説し、収束問題や過剰適合といった実践的な課題に対処し、再パラメータ化トリックやハイパーパラメータ最適化のような戦略について議論する。 我々はまた、神経イメージングにおけるVAEのキーとなる応用を強調し、神経変性過程に関連するパターンや、複雑な脳データを分析するためのより広範な影響を含む、意味のあるパターンを明らかにする可能性を実証した。

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