Dec, 2023

在生物医学分割中探索基于熵和代表性采样的混合模型中的 UMAP

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TL;DR本研究探讨了在医学分割的主动学习领域中，熵和代表性采样技术的混合模型，特别是研究了 UMAP（均匀流形逼近和投影）作为捕捉代表性的技术的作用。通过在医学分割十项挑战中使用心脏和前列腺数据集进行验证，我们发现新颖的熵 - UMAP 采样技术的混合组合在 Dice 分数上显著优于随机基线（心脏为 3.2％，前列腺为 4.5％），并在我们研究的 10 种不同主动学习方法中获得了最高的 Dice 系数。这提供了初步证据表明，在混合主动学习模型中，熵和 UMAP 方法之间存在着有趣的协同作用，其中前者在后者之前起到了积极的作用。
发现论文，激发创造
  • UMAP: 统一流形近似投影降维

    UMAP 是一种基于黎曼几何和代数拓扑的流形学习技术，可以作为机器学习中通用的降维算法，具有与 t-SNE 相当的可视化质量和更好的整体结构保留能力，并且没有关于嵌入维度的计算限制。

    Feb, 2018

  • 近似 UMAP 允许高速在线可视化高维数据流

    在脑机接口领域，我们引入了一种名为近似 UMAP（aUMAP）的新方法，用于实时推断，其结果显示该方法能够在减少投影速度一个数量级的同时维持与标准 UMAP 相同的训练时间和投影空间。

    Apr, 2024

  • 流形增强：将混合正则化与 UMAP 结合

    深度学习模型的数据增强技术在提高性能方面发挥重要作用。本文提出了一种叫做 UMAP Mixup 的混合正则化方案，用于深度学习预测模型的 “在流形上” 自动数据增强。该方法通过利用一种称为统一流形逼近和投影的降维技术，确保 Mixup 操作生成的合成样本位于特征和标签的数据流形上。对多样的回归任务的评估显示，UMAP Mixup 在与其他 Mixup 变种的竞争中表现出色，显示出改进深度学习模型泛化性能的潜力。

    Dec, 2023

  • 用于表征和半监督学习的参数化 UMAP 嵌入

    本文介绍了一种基于 Riemannian 几何和代数拓扑的非参数图形降维算法 UMAP 及其通过神经网络权重进行参数优化以实现快速在线嵌入的拓展。研究进一步探索了 UMAP 作为正则化的应用，以捕获未标记数据中的结构，提高分类器的精度，并改善自编码器的潜在分布的全局结构保留。

    Sep, 2020

  • 关于 UMAP 真实损失函数的研究

    本研究针对 UMAP 在高维数据可视化方面超越 t-SNE 等方法的原因进行了详细调查，并推导出了 UMAP 的有效损失函数，发现它不同于已发表的损失函数。我们认为 UMAP 的成功关键在于其负采样实现的引力和斥力的平衡，并通过梯度下降法进行优化，这在玩具和单细胞 RNA 测序数据上得到了验证。

    Mar, 2021

  • CBMAP：基于聚类的流形逼近和投影用于降维

    介绍了一种基于聚类的降维方法 CBMAP，旨在同时保留全局和局部结构，提供速度、可扩展性和对超参数依赖较小的解决方案，满足机器学习应用中对测试数据的低维投影的需求。

    Apr, 2024

  • 基于混合表示增强采样的肌肉骨骼下肢分割的贝叶斯主动学习

    本研究介绍一种混合表示增强采样策略，基于不确定性的贝叶斯主动学习 (BAL) 方法，在低肢 MRI 和 CT 图像数据集上通过 BAL 框架基于贝叶斯 U-net，选择不确定性高且密度和多样性兼顾的样本进行手动修订，从而在医学图像分割领域中有效地降低标注成本。

    Jul, 2023

  • 经典降维的一种模型：UMAP 和 t-SNE 的概率视角

    该论文表明降维方法 UMAP 和 t-SNE 可以近似重构为与 ProbDR 中引入的广义 Wishart 模型对应的 MAP 推断方法，这种解释不仅可以提供对这些算法更深入的理论洞察，还引入了研究类似降维方法的工具。

    May, 2024

  • 医学影像中确定性不确定性量化的潜密度分割模型的研究与改进

    通过在医学图像分割中鼓励一个均匀的潜在空间，可以显著提高潜在密度建模的效果。

    Jul, 2023

  • 理解降维工具的工作原理：一种实证方法用于解析 t-SNE、UMAP、TriMAP 和 PaCMAP 进行数据可视化

    本文旨在深入探讨降维方法中保留局部和全局结构的重要性，针对保留局部结构提出了一些新的设计原则，并发掘出保留哪些部分对于保持全局结构的重要性，在此基础上提出一种新的降维算法 PaCMAP，该算法同时保留了局部和全局结构，并为构建降维算法时提供了一些出乎意料的设计选择报告。

    Dec, 2020