論文の概要: Reliable Causal Discovery with Improved Exact Search and Weaker Assumptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05666v1
• Date: Fri, 14 Jan 2022 20:52:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 14:44:11.542221
• Title: Reliable Causal Discovery with Improved Exact Search and Weaker Assumptions
• Title（参考訳）: 厳密な探索とウェイカー推定を改善した信頼性の高い因果発見
• Authors: Ignavier Ng, Yujia Zheng, Jiji Zhang, Kun Zhang
• Abstract要約: 線形ガウス設定における正確なスコアベース手法のスケーラビリティを向上させるためのいくつかの戦略を導入する。 我々は,忠実度よりも厳密な仮定を必要とする逆共分散行列の支持に基づく超構造推定法を開発した。 また,各変数とその近傍が生成する局所クラスタを,超構造内の2つのホップ内で正確に探索する局所探索戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.097192646470372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many of the causal discovery methods rely on the faithfulness assumption to guarantee asymptotic correctness. However, the assumption can be approximately violated in many ways, leading to sub-optimal solutions. Although there is a line of research in Bayesian network structure learning that focuses on weakening the assumption, such as exact search methods with well-defined score functions, they do not scale well to large graphs. In this work, we introduce several strategies to improve the scalability of exact score-based methods in the linear Gaussian setting. In particular, we develop a super-structure estimation method based on the support of inverse covariance matrix which requires assumptions that are strictly weaker than faithfulness, and apply it to restrict the search space of exact search. We also propose a local search strategy that performs exact search on the local clusters formed by each variable and its neighbors within two hops in the super-structure. Numerical experiments validate the efficacy of the proposed procedure, and demonstrate that it scales up to hundreds of nodes with a high accuracy.
• Abstract（参考訳）: 因果発見法の多くは漸近的正しさを保証するために忠実性仮定に依存している。 しかし、仮定は様々な点でほぼ破られ、準最適解が導かれる。 ベイズネットワーク構造学習には、明確に定義されたスコア関数を持つ厳密な探索法のような仮定の弱化に焦点を当てた一連の研究があるが、大きなグラフではうまくスケールしない。 本研究では,線形ガウス設定において,正確なスコアベース手法のスケーラビリティを向上させるためのいくつかの戦略を紹介する。 特に,忠実性よりも厳密に弱い仮定を必要とする逆共分散行列の支持に基づく超構造推定法を開発し,厳密な探索の探索空間を制限するために適用する。 また,各変数とその近傍が生成する局所クラスタを,上位構造内の2つのホップ内で正確に探索する局所探索戦略を提案する。 数値実験により提案手法の有効性を検証し,高い精度で数百個のノードにスケールアップできることを実証した。

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