論文の概要: Consistency of mechanistic causal discovery in continuous-time using Neural ODEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02522v1
• Date: Thu, 6 May 2021 08:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 13:34:56.303547
• Title: Consistency of mechanistic causal discovery in continuous-time using Neural ODEs
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた連続時間における機械因果発見の一貫性
• Authors: Alexis Bellot, Kim Branson and Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: ダイナミカルシステムの研究において,連続時間における因果的発見を検討する。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた因果探索アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.7910042199734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The discovery of causal mechanisms from time series data is a key problem in fields working with complex systems. Most identifiability results and learning algorithms assume the underlying dynamics to be discrete in time. Comparatively few, in contrast, explicitly define causal associations in infinitesimal intervals of time, independently of the scale of observation and of the regularity of sampling. In this paper, we consider causal discovery in continuous-time for the study of dynamical systems. We prove that for vector fields parameterized in a large class of neural networks, adaptive regularization schemes consistently recover causal graphs in systems of ordinary differential equations (ODEs). Using this insight, we propose a causal discovery algorithm based on penalized Neural ODEs that we show to be applicable to the general setting of irregularly-sampled multivariate time series and to strongly outperform the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 時系列データから因果機構の発見は、複雑なシステムを扱う分野において重要な問題である。 ほとんどの識別可能性の結果と学習アルゴリズムは、基礎となる力学が時間的に離散的であると仮定する。 対照的に、観測のスケールとサンプリングの正則性とは独立に、時間の無限小区間における因果関係を明確に定義するものは少ない。 本稿では,力学系の研究のために,連続時間における因果発見を考察する。 ニューラルネットワークでパラメータ化されたベクトル場に対して、適応正則化スキームは常微分方程式(ODE)系の因果グラフを一貫して復元する。 この知見を用いて,不規則にサンプリングされた多変量時系列の一般的な設定に適用可能であることを示すペナル化ニューラルネットワークによる因果探索アルゴリズムを提案する。

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