論文の概要: Causal Discovery from Conditionally Stationary Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06257v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 16:41:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 19:02:22.559478
• Title: Causal Discovery from Conditionally Stationary Time Series
• Title（参考訳）: 条件付定常時系列からの因果発見
• Authors: Carles Balsells-Rodas, Ruibo Tu, Hedvig Kjellstrom, Yingzhen Li
• Abstract要約: State-Dependent Causal Inference (SDCI)は根底にある因果関係を回復することができる。 NBA選手の動きをモデル化した非因果RNNよりも改善した結果,本手法の可能性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.645887749731923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery, i.e., inferring underlying causal relationships from observational data, has been shown to be highly challenging for AI systems. In time series modeling context, traditional causal discovery methods mainly consider constrained scenarios with fully observed variables and/or data from stationary time-series. We develop a causal discovery approach to handle a wide class of non-stationary time-series that are conditionally stationary, where the non-stationary behaviour is modeled as stationarity conditioned on a set of (possibly hidden) state variables. Named State-Dependent Causal Inference (SDCI), our approach is able to recover the underlying causal dependencies, provably with fully-observed states and empirically with hidden states. The latter is confirmed by experiments on synthetic linear system and nonlinear particle interaction data, where SDCI achieves superior performance over baseline causal discovery methods. Improved results over non-causal RNNs on modeling NBA player movements demonstrate the potential of our method and motivate the use of causality-driven methods for forecasting.
• Abstract（参考訳）: 因果発見、すなわち観測データから因果関係を推定することは、AIシステムにとって非常に困難であることが示されている。 時系列モデリングの文脈では、従来の因果探索法は主に、完全に観察された変数や定常的な時系列からのデータを持つ制約されたシナリオを考察する。 条件付き定常である非定常時系列の幅広いクラスを扱う因果的発見手法を開発し,非定常動作を(おそらく隠された)状態変数の集合上で定常性条件としてモデル化する。 名前付き状態依存因果推論(sdci)は、基礎となる因果依存関係を回復し、完全に監視された状態と実証的に隠れた状態とを回復することができる。 後者は合成線形系と非線形粒子相互作用データの実験により確認され、SDCIは基底線因果探索法よりも優れた性能を発揮する。 NBA選手の動きをモデル化した非因果RNNによる結果の改善は、我々の手法の可能性を実証し、因果関係に基づく予測手法の使用を動機づけるものである。

関連論文リスト

• A Practical Approach to Causal Inference over Time [17.660953125689105]
  我々は因果介入とその時間的影響を離散時間プロセス(DSP)に定義する。 因果介入前後のDSPの平衡状態が構造因果モデル(SCM)によって把握できる条件を示す。 得られた因果VARフレームワークにより、観測時系列データから経時的に因果推論を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T13:45:20Z)
• CAnDOIT: Causal Discovery with Observational and Interventional Data from Time-Series [4.008958683836471]
  CAnDOITは、観測データと介入データの両方を用いて因果モデルを再構築する因果発見手法である。 因果解析における介入データの利用は、ロボット工学のような現実世界の応用には不可欠である。 CAnDOITのPython実装も開発され、GitHubで公開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T13:57:08Z)
• Identifying Nonstationary Causal Structures with High-Order Markov Switching Models [32.86541172199634]
  時系列における因果発見は急速に発展し、気候科学や神経科学など様々な分野に応用されている。 この研究では、状態依存因果構造を通して非定常性に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T16:38:27Z)
• On the Identification of Temporally Causal Representation with Instantaneous Dependence [50.14432597910128]
  時間的因果表現学習は時系列観測から潜在因果過程を特定することを目的としている。 ほとんどの方法は、潜在因果過程が即時関係を持たないという仮定を必要とする。 我々は,インスタントtextbfOus textbfLatent dynamics のための textbfIDentification フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:08:05Z)
• Causal Representation Learning Made Identifiable by Grouping of Observational Variables [8.157856010838382]
  因果表現学習(Causal Representation Learning)は、データ駆動型で隠れた機能の因果モデルを学ぶことを目的としている。 ここでは、新規で弱い制約に基づく識別可能性を示す。 また,モデルに整合した新たな自己教師付き推定フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T10:38:02Z)
• Causality-Based Multivariate Time Series Anomaly Detection [63.799474860969156]
  我々は、因果的観点から異常検出問題を定式化し、多変量データを生成するための通常の因果的メカニズムに従わない事例として、異常を考察する。 次に、まずデータから因果構造を学習し、次に、あるインスタンスが局所因果機構に対して異常であるかどうかを推定する因果検出手法を提案する。 我々は、実世界のAIOpsアプリケーションに関するケーススタディと同様に、シミュレートされたデータセットとパブリックなデータセットの両方を用いて、私たちのアプローチを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T06:00:13Z)
• Continuous-Time Modeling of Counterfactual Outcomes Using Neural Controlled Differential Equations [84.42837346400151]
  反現実的な結果を予測することは、パーソナライズされたヘルスケアをアンロックする可能性がある。 既存の因果推論アプローチでは、観察と治療決定の間の通常の離散時間間隔が考慮されている。 そこで本研究では,腫瘍増殖モデルに基づく制御可能なシミュレーション環境を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:15:15Z)
• Provable RL with Exogenous Distractors via Multistep Inverse Dynamics [85.52408288789164]
  実世界の強化学習(RL)の応用は、メガピクセルカメラから生成されたような高次元の観察にエージェントが対処する必要がある。 従来の研究は表現学習でこのような問題に対処しており、エージェントは生の観察から内因性、潜伏状態の情報を確実に抽出することができる。 しかし、このような手法は観測において時間的に相関するノイズの存在下では失敗する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-17T15:21:27Z)
• Consistency of mechanistic causal discovery in continuous-time using Neural ODEs [85.7910042199734]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T08:48:02Z)
• Disentangling Observed Causal Effects from Latent Confounders using Method of Moments [67.27068846108047]
  我々は、軽度の仮定の下で、識別性と学習可能性に関する保証を提供する。 我々は,線形制約付き結合テンソル分解に基づく効率的なアルゴリズムを開発し,スケーラブルで保証可能な解を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T07:48:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。