使用高斯混合变分自编码器从分子模拟中生成可解释的嵌入

Dec, 2019

使用高斯混合变分自编码器从分子模拟中生成可解释的嵌入

Interpretable Embeddings From Molecular Simulations Using Gaussian Mixture Variational Autoencoders

Yasemin Bozkurt Varolgunes, Tristan Bereau, Joseph F. Rudzinski

TL;DR本研究论文介绍了使用 Gaussian mixture variational autoencoder（GMVAE）进行分子模拟数据的降维和聚类，以及其在构建 Markov 状态模型方面的潜在应用。

Abstract

Extracting insight from the enormous quantity of data generated from molecular simulations requires the identification of a small number of collective variables whose corresponding low-dimensional free-energy lan

molecular simulations collective variables autoencoders gaussian mixture markov state models

发现论文，激发创造

高斯混合变分自编码器的深度无监督聚类

我们研究了一个变分自编码器模型（VAE）的变体，其中高斯混合作为先验分布，通过深生成模型实现无监督聚类，通过最小信息约束启发式，缓解了过度正则化问题，并在合成数据、MNIST 和 SVHN 上证明了模型的性能。

Nov, 2016

使用去噪扩散概率模型对分子图进行变分自编码

本文提出了一种新的分子深度生成模型，该模型在概率潜变量中加入分层结构，并能通过小数据集实现有效的分子潜在向量设计和物性预测。

Jul, 2023

约束图变分自编码器用于分子设计

本文提出一种基于变分自编码的图结构模型，用于生成符合已有数据分布的化学分子结构，并通过实验数据分析表明该模型在分子生成任务上表现较好，同时使用合适的隐空间设计允许生成具备特定性质的分子。

May, 2018

评估无监督解缠表示学习用于基因组发现和疾病风险预测

使用高维临床数据和变分自编码器 (VAE) 学习的低维嵌入可用于基因组关联研究和多基因风险预测，而在基因关联研究中，FactorVAE 和 beta-VAE 相较于标准 VAE 或非变分自编码器在哮喘和慢性阻塞性肺疾病的全基因组显著位点数量、遗传度和多基因风险评分的性能上表现更好，而且 FactorVAE 在正则化超参数的多个值上效果显著，而 beta-VAE 对超参数的值非常敏感。

Jul, 2023

Poincaré 变分自编码器实现连续的分层表示

本文利用 Poincaré 球模型的超几何结构作为潜变量空间，研究了 VAE 在这个空间的运用，该方法在嵌套数据结构下表现出色，并展现了超几何结构对于 VAE 的优越性。

Jan, 2019

高斯过程先验变分自编码器

本文研究了一种新的模型 Gaussian Process Prior Variational Autoencoder (GPPVAE)，结合了 VAEs 和具有 GP priors 关联特性的能力，解决了 VAEs 假设的潜在样本表示是独立并且同分布的假设不够强的问题，并利用协方差矩阵中的结构，介绍了一种新的随机反向传播策略，达到了分布式和低内存计算随机梯度的目的，实验证明该方法可以在两个图像数据应用程序中优于 conditional VAEs (CVAEs) 和标准 VAEs。

Oct, 2018

变分深度嵌入：无监督生成聚类的方法

提出了一种无监督生成聚类方法 Variational Deep Embedding (VaDE)，使用高斯混合模型和神经网络来建模数据生成过程，并在 VaDE 中使用变分推断实现更好的聚类效果，并可生成高度逼真的样本，更广泛的混合模型也可以轻松集成。

Nov, 2016