Fugu-MT 論文翻訳(概要): Greedy Relaxations of the Sparsest Permutation Algorithm

論文の概要: Greedy Relaxations of the Sparsest Permutation Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05421v1
Date: Sat, 11 Jun 2022 05:00:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-14 15:34:42.132906
Title: Greedy Relaxations of the Sparsest Permutation Algorithm
Title（参考訳）: スパシスト置換アルゴリズムのグリーディ緩和
Authors: Wai-Yin Lam, Bryan Andrews, Joseph Ramsey
Abstract要約: 我々は, 忠実性よりもますます弱い仮定の下で, 効率的かつ点的に整合したアルゴリズム, GRaSP のクラスを開発する。 GRaSPの最も緩和された形式は、シミュレーションにおいて多くの最先端の因果探索アルゴリズムより優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.125187280299247
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: There has been an increasing interest in methods that exploit permutation reasoning to search for directed acyclic causal models, including the "Ordering Search" of Teyssier and Kohler and GSP of Solus, Wang and Uhler. We extend the methods of the latter by a permutation-based operation, tuck, and develop a class of algorithms, namely GRaSP, that are efficient and pointwise consistent under increasingly weaker assumptions than faithfulness. The most relaxed form of GRaSP outperforms many state-of-the-art causal search algorithms in simulation, allowing efficient and accurate search even for dense graphs and graphs with more than 100 variables.
Abstract（参考訳）: teyssier と kohler の "ordering search" や solus, wang, uhler の gsp などの有向非循環因果モデルの探索に置換推論を利用する手法への関心が高まっている。後者の手法を置換ベースの演算であるtuckによって拡張し、忠実性よりも弱い仮定の下で効率的かつ点的に一貫性のあるアルゴリズムのクラス、すなわち把持を開発する。最もリラックスした把握形式は、多くの最先端の因果探索アルゴリズムをシミュレーションで上回り、100以上の変数を持つ高密度グラフやグラフでも効率的かつ正確な探索を可能にする。

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