Vi introducerar betong autoencoder, en endto-end differentiable metod för globalt funktionsval, som effektivt identifierar en delmängd av de mest informativa funktioner och samtidigt lär sig ett neuralt nätverk för att rekonstruera inmatningsdata från de utvalda funktionerna. Vår metod är oövervakad, och är baserad på att använda en betong selector lager som kodaren och använda en standard neurala nätverk som dekoder. Under träningsfasen sänks temperaturen i betongväljarskiktet gradvis, vilket uppmuntrar ett användarspecifikt antal diskreta funktioner att lära sig. Under testtiden kan de valda funktionerna användas med dekodernätverket för att rekonstruera de återstående inmatningsfunktionerna. Vi utvärderar konkreta autokodare på en mängd olika dataset, där de avsevärt överträffar state-of-theart metoder för funktionsval och datarekonstruktion. I synnerhet, på en storskalig genuttryck dataset, den konkreta autoencoder väljer en liten delmängd av gener vars uttrycksnivåer kan användas för att imputera uttrycksnivåer av de återstående generna. På så sätt förbättras den med dagens allmänt använda L1000-gener, vilket kan minska mätkostnaderna med 20 %. Den konkreta autoencodern kan implementeras genom att lägga till bara några rader kod till en standard autoencoder.
Gumbel-softmax användes i betongen AutoEncoder för funktionsval REF.
Concrete Autoencoders for Differentiable Feature Selection and Reconstruction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}