論文の概要: PhyloVAE: Unsupervised Learning of Phylogenetic Trees via Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04730v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 07:58:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:35.361158
• Title: PhyloVAE: Unsupervised Learning of Phylogenetic Trees via Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: PhyloVAE:変分オートエンコーダによる系統樹の教師なし学習
• Authors: Tianyu Xie, Harry Richman, Jiansi Gao, Frederick A. Matsen IV, Cheng Zhang,
• Abstract要約: PhyloVAEは、木トポロジーの表現学習と生成モデリングのために設計された教師なし学習フレームワークである。 我々は,高速で並列化されたトポロジ生成を容易にする潜伏変数生成モデルを開発した。 実験では、PhyloVAEの堅牢な表現学習能力と系統樹のトポロジーの高速生成が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.505257238864315
• License:
• Abstract: Learning informative representations of phylogenetic tree structures is essential for analyzing evolutionary relationships. Classical distance-based methods have been widely used to project phylogenetic trees into Euclidean space, but they are often sensitive to the choice of distance metric and may lack sufficient resolution. In this paper, we introduce phylogenetic variational autoencoders (PhyloVAEs), an unsupervised learning framework designed for representation learning and generative modeling of tree topologies. Leveraging an efficient encoding mechanism inspired by autoregressive tree topology generation, we develop a deep latent-variable generative model that facilitates fast, parallelized topology generation. PhyloVAE combines this generative model with a collaborative inference model based on learnable topological features, allowing for high-resolution representations of phylogenetic tree samples. Extensive experiments demonstrate PhyloVAE's robust representation learning capabilities and fast generation of phylogenetic tree topologies.
• Abstract（参考訳）: 系統樹構造の情報的表現の学習は、進化的関係の分析に不可欠である。 古典的な距離に基づく手法は、系統樹をユークリッド空間に投影するために広く用いられてきたが、しばしば距離メートル法の選択に敏感であり、十分な解像度を欠いている。 本稿では,木トポロジーの表現学習と生成モデリングを目的とした教師なし学習フレームワークPhyloVAE(PhyloVAEs)を紹介する。 自己回帰木トポロジー生成にインスパイアされた効率的な符号化機構を活用し,高速かつ並列化されたトポロジー生成を容易にする潜伏変数生成モデルを開発した。 PhyloVAEは、この生成モデルと学習可能なトポロジカル特徴に基づく協調推論モデルを組み合わせることで、系統樹標本の高分解能表現を可能にする。 大規模な実験は、PhyloVAEの頑健な表現学習能力と系統樹のトポロジーの急速な生成を実証している。

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