論文の概要: Estimation of Structural Causal Model via Sparsely Mixing Independent Component Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03077v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 13:08:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 02:31:32.805642
• Title: Estimation of Structural Causal Model via Sparsely Mixing Independent Component Analysis
• Title（参考訳）: 疎混合独立成分分析による構造因果モデルの推定
• Authors: Kazuharu Harada and Hironori Fujisawa
• Abstract要約: 非ガウス雑音を持つ線形DAGモデルの新しい推定法を提案する。 提案手法により,因果順序とパラメータを同時に推定できる。 数値実験により,提案手法は既存手法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7210697296108926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of inferring the causal structure from observational data, especially when the structure is sparse. This type of problem is usually formulated as an inference of a directed acyclic graph (DAG) model. The linear non-Gaussian acyclic model (LiNGAM) is one of the most successful DAG models, and various estimation methods have been developed. However, existing methods are not efficient for some reasons: (i) the sparse structure is not always incorporated in causal order estimation, and (ii) the whole information of the data is not used in parameter estimation. To address {these issues}, we propose a new estimation method for a linear DAG model with non-Gaussian noises. The proposed method is based on the log-likelihood of independent component analysis (ICA) with two penalty terms related to the sparsity and the consistency condition. The proposed method enables us to estimate the causal order and the parameters simultaneously. For stable and efficient optimization, we propose some devices, such as a modified natural gradient. Numerical experiments show that the proposed method outperforms existing methods, including LiNGAM and NOTEARS.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,観測データから因果構造を推定する問題について考察する。 この種の問題は、通常、有向非巡回グラフ(DAG)モデルの推論として定式化される。 線形非ガウス非巡回モデル(LiNGAM)は最も成功したDAGモデルの一つであり、様々な推定法が開発されている。 しかし、既存の方法はいくつかの理由で効率的ではない。 (i)疎構造が必ずしも因果順序推定に組み込まれているとは限らない。 (ii)パラメータ推定にはデータ全体の情報を使用しない。 これらの問題に対処するために,非ガウス雑音を持つ線形DAGモデルの新たな推定法を提案する。 提案手法は, 独立成分分析(ica)のログライク性に基づき, 分散性と一貫性条件に関連する2つのペナルティ項を導出する。 提案手法により,因果順序とパラメータを同時に推定できる。 安定かつ効率的な最適化のために,改良された自然勾配などいくつかのデバイスを提案する。 数値実験により,提案手法はLiNGAMやNOTEARSなどの既存手法よりも優れていた。

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