Bye Bye GGT
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终于是到了告别GGT的日子了,拖沓到了最后一天,在少见的香港工作日的黑雨中,告别我的博一。
These violent delights have violent ends

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终于是到了告别GGT的日子了,拖沓到了最后一天,在少见的香港工作日的黑雨中,告别我的博一。

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第五篇关于 Flow Matching in Single-Cell Trajectory Inference 的文献阅读,我们转向一篇从另一个角度思考的文章:Palma 等人的《Enforcing Latent Euclidean Geometry in Single-Cell VAEs for Manifold Interpolation》(下文简称 FlatVI)。
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Flow Matching:从深度生成模型到虚拟细胞
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FM系列的第四篇,主要探讨了这样一个问题,传统的条件流匹配(CFM)所依赖的欧几里得空间中的直线插值路径,是不是最优的?有没有能够更忠实的反应数据内在动态结构的插值路径?论文《Metric Flow Matching》就是在讨论这个问题,它认为,当数据本身分布在一个弯曲的低维流形上时,直线路径会不可避免地“抄近道”穿过数据从未涉足的低密度区域。在这种区域训练向量场,不仅会引入高度的不确定性,更使得生成的中间状态缺乏真实的物理或生物学意义。所以MetricFM就提出来一个数据依赖的黎曼度量(Riemannian metric),重新定义了空间的几何结构,使得数据密集区域的“通行成本”更低。并在此基础上,最小化该度量下的路径动能,寻找近似的测地线(geodesics)作为CFM的插值路径。由于测地线天然倾向于沿着“成本最低”的路径前进,它会巧妙地贴合数据流形,从而让生成过程在数据支撑的区域内平滑演化,最终获得物理意义更明确、质量更高的生成结果。
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FM系列的第三篇,来讲一篇与OTCFM作者团队相关的新作:Meta Flow Matching(MFM)。论文定义了生物学与物理学中的一个共性问题:对由相互作用的实体(如细胞或粒子)组成的系统,建模其随时间的连续演化。若能学到这样的动力学规律,便可在不同样本与未见环境下预测整个人群分布的时间演化。