論文の概要: Making Multi-Axis Models Robust to Multiplicative Noise: How, and Why?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26327v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 11:44:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.475905
• Title: Making Multi-Axis Models Robust to Multiplicative Noise: How, and Why?
• Title（参考訳）: 乗法雑音に頑健なマルチアクシスモデルの作成--その方法と理由
• Abstract要約: 我々は,多軸(Kronecker-sum-structured)モデルに乗じるグラフ学習アルゴリズム MED-MAGMA を開発した。 このようなノイズは、シングルセルRNAシークエンシングのような多くのアプリケーション領域において自然である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.091437039522904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we develop a graph-learning algorithm, MED-MAGMA, to fit multi-axis (Kronecker-sum-structured) models corrupted by multiplicative noise. This type of noise is natural in many application domains, such as that of single-cell RNA sequencing, in which it naturally captures technical biases of RNA sequencing platforms. Our work is evaluated against prior work on each and every public dataset in the Single Cell Expression Atlas under a certain size, demonstrating that our methodology learns networks with better local and global structure. MED-MAGMA is made available as a Python package (MED-MAGMA).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多軸(Kronecker-sum-structured)モデルに乗じるグラフ学習アルゴリズム MED-MAGMA を提案する。 このようなノイズは、シングルセルRNAシークエンシングのような多くのアプリケーション領域において自然であり、RNAシークエンシングプラットフォームの技術的バイアスを自然に捉えている。 我々の研究は、特定のサイズでSingle Cell Expression Atlasの各公開データセットに対する事前の作業に対して評価され、我々の方法論がより優れたローカル構造とグローバル構造でネットワークを学習していることが実証された。 MED-MAGMAはPythonパッケージ(MED-MAGMA)として利用可能である。

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