論文の概要: Variational Combinatorial Sequential Monte Carlo for Bayesian Phylogenetics in Hyperbolic Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17965v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 20:02:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:15:30.100855
• Title: Variational Combinatorial Sequential Monte Carlo for Bayesian Phylogenetics in Hyperbolic Space
• Title（参考訳）: 双曲空間におけるベイズ系統解析のための変分結合系列モンテカルロ
• Authors: Alex Chen, Philipe Chlenski, Kenneth Munyuza, Antonio Khalil Moretti, Christian A. Naesseth, Itsik Pe'er,
• Abstract要約: 我々は2つの逐次探索アルゴリズムの新たな双曲拡張を開発する。 提案手法では,一貫した非バイアス推定器と変分推論手法を導入している。 実験結果から,高次元系統解析における高速化,拡張性,性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.596075116490744
• License:
• Abstract: Hyperbolic space naturally encodes hierarchical structures such as phylogenies (binary trees), where inward-bending geodesics reflect paths through least common ancestors, and the exponential growth of neighborhoods mirrors the super-exponential scaling of topologies. This scaling challenge limits the efficiency of Euclidean-based approximate inference methods. Motivated by the geometric connections between trees and hyperbolic space, we develop novel hyperbolic extensions of two sequential search algorithms: Combinatorial and Nested Combinatorial Sequential Monte Carlo (\textsc{Csmc} and \textsc{Ncsmc}). Our approach introduces consistent and unbiased estimators, along with variational inference methods (\textsc{H-Vcsmc} and \textsc{H-Vncsmc}), which outperform their Euclidean counterparts. Empirical results demonstrate improved speed, scalability and performance in high-dimensional phylogenetic inference tasks.
• Abstract（参考訳）: 双曲空間は自然に植物(二分木)のような階層構造をコードし、内向きに曲がる測地線は最も一般的な祖先を通る経路を反映し、近隣の指数的な成長はトポロジーの超指数的スケーリングを反映している。 このスケーリングチャレンジはユークリッドに基づく近似推論法の効率を制限する。 木と双曲空間の間の幾何学的接続を動機として,2つの逐次探索アルゴリズム, CombinatorとNested Combinatorial Sequential Monte Carlo(\textsc{Csmc} と \textsc{Ncsmc})の双曲的拡張を開発する。 提案手法では,変分推論法(\textsc{H-Vcsmc} および \textsc{H-Vncsmc} )とともに,一貫した非バイアス推定器を導入し,ユークリッド推定法より優れている。 実験結果から,高次元系統解析における高速化,拡張性,性能が示された。

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