論文の概要: Near-Optimal Multi-Perturbation Experimental Design for Causal Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14024v1
• Date: Fri, 28 May 2021 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:05:50.141328
• Title: Near-Optimal Multi-Perturbation Experimental Design for Causal Structure Learning
• Title（参考訳）: 因果構造学習のための近接最適多重摂動実験設計
• Authors: Scott Sussex (1), Andreas Krause (1), Caroline Uhler (2) ((1) Department of Computer Science, ETH Z\"urich, (2) Laboratory for Information & Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology)
• Abstract要約: 因果構造は、興味あるシステムで実験を行うことで学習することができる。 我々は、複数の変数に同時に介入する実験を設計する、ほとんど探索されていない問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal structure learning is a key problem in many domains. Causal structures can be learnt by performing experiments on the system of interest. We address the largely unexplored problem of designing experiments that simultaneously intervene on multiple variables. While potentially more informative than the commonly considered single-variable interventions, selecting such interventions is algorithmically much more challenging, due to the doubly-exponential combinatorial search space over sets of composite interventions. In this paper, we develop efficient algorithms for optimizing different objective functions quantifying the informativeness of experiments. By establishing novel submodularity properties of these objectives, we provide approximation guarantees for our algorithms. Our algorithms empirically perform superior to both random interventions and algorithms that only select single-variable interventions.
• Abstract（参考訳）: 因果構造学習は多くの領域において重要な問題である。 因果構造は、興味のあるシステムで実験を行うことで学べる。 我々は、複数の変数に同時に介入する実験を設計するという、ほとんど未解決の問題に対処する。 一般的に考えられている単一変数の介入よりも潜在的に有益であるが、複合的介入の集合に対する二重指数組合せ探索空間のため、そのような介入を選択することはアルゴリズム的にはるかに困難である。 本稿では,実験のインフォマティビティを定量化する目的関数を最適化する効率的なアルゴリズムを開発する。 これらの目的の新たな部分モジュラリティ特性を確立することにより、アルゴリズムの近似保証を提供する。 我々のアルゴリズムは、ランダムな介入と、単一変数の介入のみを選択するアルゴリズムの両方よりも経験的に優れている。

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