論文の概要: Independent Component Discovery in Temporal Count Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21696v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 13:30:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.848025
• Title: Independent Component Discovery in Temporal Count Data
• Title（参考訳）: テンポラルカウントデータにおける独立成分発見
• Authors: Alexandre Chaussard, Anna Bonnet, Sylvain Le Corff,
• Abstract要約: 本稿では、時間数データの独立成分分析のための生成フレームワークを導入し、レギュラー適応力学とポアソン対数正規放出を組み合わせた。 このモデルは、状態に依存したコントリビューションで絡み合ったコンポーネントを特定し、表現学習と摂動解析を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.526610368455096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in data collection are producing growing volumes of temporal count observations, making adapted modeling increasingly necessary. In this work, we introduce a generative framework for independent component analysis of temporal count data, combining regime-adaptive dynamics with Poisson log-normal emissions. The model identifies disentangled components with regime-dependent contributions, enabling representation learning and perturbations analysis. Notably, we establish the identifiability of the model, supporting principled interpretation. To learn the parameters, we propose an efficient amortized variational inference procedure. Experiments on simulated data evaluate recovery of the mixing function and latent sources across diverse settings, while an in vivo longitudinal gut microbiome study reveals microbial co-variation patterns and regime shifts consistent with clinical perturbations.
• Abstract（参考訳）: データ収集の進歩は、時間的数え上げ観測のボリュームを増大させ、適応モデリングの必要性がますます高まっている。 本研究では、時間的カウントデータの独立成分分析のための生成フレームワークを導入し、状態適応力学とポアソン対数正規放出を組み合わせた。 このモデルは、状態に依存したコントリビューションで絡み合ったコンポーネントを特定し、表現学習と摂動解析を可能にする。 特に、モデルの識別可能性を確立し、原理的解釈をサポートする。 パラメータを学習するために,効率的なアモータライズされた変分推論手法を提案する。 シミュレーションデータを用いた実験では,様々な環境下での混合機能と潜伏源の回復が評価され,またin vivoの縦断的腸内微生物叢では,臨床摂動に整合した微生物の共変パターンと状態変化が明らかとなった。

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