基于物理的机器学习用于随机 IP3 依赖的钙动力学建模
机器学习
2021-09-14 v1 化学物理
计算物理
神经元与认知
摘要
我们提出一种通过候选函数融入领域特定物理的模型降维机器学习方法。我们的方法从反应网络的随机模拟中估计有效概率分布与微分方程模型。降维描述与精细尺度描述之间的紧密关联，使得可由主方程导出的近似被引入学习问题。该表示被证明能改善泛化，并对非兴奋细胞中肌醇三磷酸（IP3）依赖的钙振荡经典模型实现网络规模的大幅缩减。
引用
@article{arxiv.2109.05053,
title = {Physics-based machine learning for modeling stochastic IP3-dependent calcium dynamics},
author = {Oliver K. Ernst and Tom Bartol and Terrence Sejnowski and Eric Mjolsness},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05053},
year = {2021}
}
备注
26 pages