arXiv 机器学习· Ethan Baron, Alan N. Amin, Andrew Gordon Wilson·· 8 小时前AI 评分36
用于复杂演化过程系统发育树推理的深度生成模型
Deep Generative Models for Phylogenetic Inference with Complex Evolutionary Processes
AI 导读
研究者提出了一类用于序列系统发育树推理的条件生成模型，通过离散扩散模型框架结合自顶向下、自内向外或自底向上三种范式迭代建树。在最多 65 个分类群（taxa）且超过 10^5 个 token 的数据集上，该方法恢复 MCMC 后验分布的准确度显著超越前 SOTA 方法 Phyloformer 2。在更贴近现实的数据上，该模型的准确度也持续优于常用传统方法 IQ-Tree。
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