論文の概要: Phylogenetic Tree Inference with Tropical Axial Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13894v1
• Date: Tue, 12 May 2026 10:54:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-16 00:43:04.070279
• Title: Phylogenetic Tree Inference with Tropical Axial Attention
• Title（参考訳）: 熱帯軸性注意を伴う系統樹推定
• Authors: Chris Teska, Kurt Pasque, Ruriko Yoshida, Baran Hashemi,
• Abstract要約: 我々は、バニラソフトマックスドット積の注意を最大余剰演算子に置き換える熱帯軸性注意神経推論アーキテクチャを導入する。 多種の配列アライメントから、我々のモデルは全ての可能なペアワイズ距離を学習する。 熱帯の注意が系統的推論の自然な幾何学的枠組みであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.43494686131174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce a Tropical Axial Attention neural reasoning architecture that replaces vanilla softmax dot-product attention with max-plus operators, inducing a piecewise-linear structure aligned with dynamic programming formulations. From multi-species sequence alignments, our model learns all possible pairwise distances and is trained using a combination of $\ell_1$ and tropical symmetric distance metric losses with an ultrametric violation penalty. We leverage the well known isomorphic relationship between the space of all phylogenetic trees with $n$ species and tropical Grassmannian to show that tropical attention provides a natural geometric framework for phylogenetic inference. On empirical $DS1-DS11$ alignments, where true trees are unknown, the tropical model produces distance matrices that are substantially closer to their BME-induced tree metrics than the baseline models. These results suggest that tropical attention is a useful geometric inductive bias for neural phylogenetic inference, especially under distribution shift and when tree-metric consistency is important.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,バニラソフトマックスドット積の注目度を最大余剰演算子に置き換え,動的プログラミングの定式化に整合した片方向線形構造を導出する熱帯軸アテンションニューラル推論アーキテクチャを提案する。 多種の配列アライメントから、我々のモデルは全ての可能なペアワイズ距離を学習し、$\ell_1$と熱帯対称距離メートル法損失とウルトラメトリック違反ペナルティを組み合わせて訓練する。 我々は、すべての系統樹の空間と$n$種の間のよく知られた同型関係を利用して、熱帯の注意が系統推定の自然な幾何学的枠組みを提供することを示す。 真の木が未知の実証的な$DS1-DS11$アライメントでは、熱帯モデルは、ベースラインモデルよりもBME誘発の木の指標にかなり近い距離行列を生成する。 これらの結果から, 熱帯の注意は, 分布シフトや樹高の整合性が重要である場合に, 神経系統学的推論に有用な幾何学的帰納バイアスとなることが示唆された。

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