論文の概要: Flow-Based Density Ratio Estimation for Intractable Distributions with Applications in Genomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.24201v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 17:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.536563
• Title: Flow-Based Density Ratio Estimation for Intractable Distributions with Applications in Genomics
• Title（参考訳）: イントラクタブル分布のフローベース密度比推定とゲノミクスへの応用
• Authors: Egor Antipov, Alessandro Palma, Lorenzo Consoli, Stephan Günnemann, Andrea Dittadi, Fabian J. Theis,
• Abstract要約: 我々は条件認識フローマッチングを利用して、生成軌道に沿った密度比を追跡するための1つの動的定式化を導出する。 クローズドフォーム比推定のためのシミュレーションベンチマーク上での競合性能を実証し,本手法が単一セルゲノミクスデータ解析における多目的タスクをサポートすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.05951561886123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating density ratios between pairs of intractable data distributions is a core problem in probabilistic modeling, enabling principled comparisons of sample likelihoods under different data-generating processes across conditions and covariates. While exact-likelihood models such as normalizing flows offer a promising approach to density ratio estimation, naive flow-based evaluations are computationally expensive, as they require simulating costly likelihood integrals for each distribution separately. In this work, we leverage condition-aware flow matching to derive a single dynamical formulation for tracking density ratios along generative trajectories. We demonstrate competitive performance on simulated benchmarks for closed-form ratio estimation, and show that our method supports versatile tasks in single-cell genomics data analysis, where likelihood-based comparisons of cellular states across experimental conditions enable treatment effect estimation and batch correction evaluation.
• Abstract（参考訳）: 抽出可能なデータ分布のペア間の密度比を推定することは確率的モデリングにおける中心的な問題であり、条件や共変量によって異なるデータ生成プロセス下でのサンプル確率の原理的な比較を可能にする。 正規化フローのような厳密な相似モデルは密度比推定に有望なアプローチを提供するが、フローベース評価は計算コストがかかる。 本研究では, 条件認識フローマッチングを利用して, 生成軌道に沿った密度比を追跡するための1つの動的定式化を導出する。 本研究では, クローズドフォーム比推定のためのシミュレーションベンチマークにおける競合性能を実証し, 実験条件間でのセル状態の確率に基づく比較により, 処理効果の推定とバッチ補正評価が可能な単一セルゲノミクスデータ解析において, 汎用的なタスクをサポートすることを示す。

関連論文リスト

• Efficient Covariance Estimation for Sparsified Functional Data [51.69796254617083]
  共分散関数のランダムノット(ランダムノット-空間)とB-スプライン(Bspline-Spatial)推定器は計算的に効率的である。 共分散の漸近的なポイントワイドは、ある規則性条件下でのスパース化された個々の軌跡に対して得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-23T00:50:33Z)
• Likelihood Matching for Diffusion Models [2.17741936620649]
  学習拡散モデルのためのLikelihood Matchingアプローチを提案する。 準類似性は、ガウス分布によって各逆遷移密度を近似すると考えられる。 推定スコアとヘッセン情報の両方を利用する計算を容易にするために、サンプリング器が導入された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-05T16:51:29Z)
• Model averaging in the space of probability distributions [0.0]
  ワッサーシュタイン距離の観点から,確率分布空間におけるアグリゲーションスキームについて検討した。 標準弾性ネットのペナル化を動機とする正則化スキームを用いて, 空間特性を享受するモデルが連続的に得られることを示す。 提案手法は,クレームサイズ分布と関連するテールリスクを推定するために,現実の保険損失のデータセットに適用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-15T20:41:57Z)
• Collaborative Heterogeneous Causal Inference Beyond Meta-analysis [68.4474531911361]
  異種データを用いた因果推論のための協調的逆確率スコア推定器を提案する。 異質性の増加に伴うメタアナリシスに基づく手法に対して,本手法は有意な改善を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T09:04:36Z)
• Empirical Density Estimation based on Spline Quasi-Interpolation with applications to Copulas clustering modeling [0.0]
  密度推定は、様々な分野において、基礎となるデータの分布をモデル化し理解するための基礎的な手法である。 本稿では,擬似補間による密度の単変量近似を提案する。 提案アルゴリズムは人工データセットと実データセットで検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T11:49:38Z)
• PQMass: Probabilistic Assessment of the Quality of Generative Models using Probability Mass Estimation [18.420119415733275]
  そこで本研究では,各試料から得られる2つの分布を比較するための可能性のない手法を提案する。 PQMassはサンプル空間を重複しない領域に分割し、各領域に該当するデータサンプルの数にチ二乗テストを適用する。 我々はPQMassが適度に高次元データにスケールできることを示し、実用的な応用における特徴抽出の必要性を排除している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T19:39:26Z)
• Statistical Efficiency of Score Matching: The View from Isoperimetry [96.65637602827942]
  本研究では, スコアマッチングの統計的効率と推定される分布の等尺性との間に, 密接な関係を示す。 これらの結果はサンプル状態と有限状態の両方で定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T06:09:01Z)
• Training Normalizing Flows from Dependent Data [31.42053454078623]
  データポイント間の依存関係を取り入れたフローの正規化の可能性が示唆された。 本研究では, 観測データ間の依存関係の尊重が, 合成データと実世界のデータの両方に対する経験的結果を改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T16:50:34Z)
• Efficient CDF Approximations for Normalizing Flows [64.60846767084877]
  正規化フローの微分同相性に基づいて、閉領域上の累積分布関数(CDF)を推定する。 一般的なフローアーキテクチャとUCIデータセットに関する実験は,従来の推定器と比較して,サンプル効率が著しく向上したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T06:11:49Z)
• Conditional Density Estimation via Weighted Logistic Regressions [0.30458514384586394]
  非均一プロセスモデルの一般密度と可能性関数の関連性を示すパラメトリック条件密度推定法を提案する。 最大推定値は重み付けされたロジスティック回帰によって得ることができ、ブロックワイズ交互化スキームと局所ケースコントロールサンプリングを組み合わせることで計算を著しく緩和することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T11:08:25Z)
• TraDE: Transformers for Density Estimation [101.20137732920718]
  TraDEは自己回帰密度推定のための自己アテンションに基づくアーキテクチャである。 本稿では, 生成したサンプルを用いた回帰, 分布外検出, トレーニングデータにおける雑音に対する頑健性などのタスクについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T07:32:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。