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Phylogenetic inference using transcriptomic data
Phylogenetic inference using transcriptomic data
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新框架支持在可变大小输入上进行机器学习
研究人员引入了一种新颖的机器学习模型框架，该框架可以处理不同大小的输入，例如点云或不同长度的序列。该方法利用随机采样映射，泛化了诸如带放回抽样和随机分箱等方法，以比较和近似不同大小的输入。该框架为泛化和草图绘制提供了明确的速率，适用于定义在序列、图和张量上的函数，包括矩多项式、同态密度、置换不变Transformer和图神经网络。
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PhylaFlow 模型学习在 BHV 空间中进行系统发育树传输
研究人员开发了 PhylaFlow，这是一种新颖的混合流匹配模型，用于系统发育推断。该模型在 Billera-Holmes-Vogtmann (BHV) 树空间中运行，该空间在几何上表示系统发育树。PhylaFlow 学习将树从随机起点传输到后验概率区域，将连续的分支长度调整与离散的拓扑变化相结合。在几个系统发育基准上的评估表明，与现有方法相比，PhylaFlow 显著提高了贝叶斯精炼和拓扑恢复的效率，尤其是在具有挑战性的情况下。