生物学的データを双曲空間にマッピング：ディープラーニングのブレークスルー

このプロジェクトは、複雑なトランスクリプトームデータを可視化することで、ディープラーニングとバイオインフォマティクスの興味深い交差点を探求しています。双曲空間における最適輸送の使用は、革新的な損失関数と勾配降下戦略への扉を開き、より正確で効率的な分析につながる可能性があります。この斬新なアプローチは、最先端の深層学習技術と生物学的データを組み合わせることの力を強調しています。

• •このプロジェクトでは、トランスクリプトームデータを双曲面上にマッピングするために深層学習を利用しています。
• •効率的なデータ分析のために、双曲空間内での最適輸送が採用されています。
• •この研究は、双曲空間における確率微分方程式（SDE）の構築を目指しています。