論文の概要: Differentiable and Transportable Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06354v3
• Date: Fri, 2 Jun 2023 09:27:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 21:05:10.126994
• Title: Differentiable and Transportable Structure Learning
• Title（参考訳）: 微分可能かつ伝達可能な構造学習
• Authors: Jeroen Berrevoets, Nabeel Seedat, Fergus Imrie, Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 本稿では,新しいアーキテクチャと損失関数により,発見された構造物の輸送性を回復するD-Structを紹介する。 D-Structは依然として微分可能であるため、既存の微分可能アーキテクチャでは容易に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.84540901950616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Directed acyclic graphs (DAGs) encode a lot of information about a particular distribution in their structure. However, compute required to infer these structures is typically super-exponential in the number of variables, as inference requires a sweep of a combinatorially large space of potential structures. That is, until recent advances made it possible to search this space using a differentiable metric, drastically reducing search time. While this technique -- named NOTEARS -- is widely considered a seminal work in DAG-discovery, it concedes an important property in favour of differentiability: transportability. To be transportable, the structures discovered on one dataset must apply to another dataset from the same domain. We introduce D-Struct which recovers transportability in the discovered structures through a novel architecture and loss function while remaining fully differentiable. Because D-Struct remains differentiable, our method can be easily adopted in existing differentiable architectures, as was previously done with NOTEARS. In our experiments, we empirically validate D-Struct with respect to edge accuracy and structural Hamming distance in a variety of settings.
• Abstract（参考訳）: 直接非巡回グラフ(DAG)は、その構造内の特定の分布に関する多くの情報を符号化する。 しかしながら、これらの構造を推測するために必要な計算は通常変数の数において超指数的である、なぜなら推論は組合せ的に大きなポテンシャル構造の空間を網羅する必要があるからである。 つまり、最近の進歩により、この空間を微分可能な計量を用いて探索できるようになり、検索時間を大幅に削減した。 この手法は notears と名付けられ、dag-discovery の独創的な作品と見なされているが、微分可能性(英語版)(transportability)を支持する重要な特性である。 転送可能であるためには、あるデータセットで発見された構造は同じドメインから別のデータセットに適用する必要がある。 我々は, 完全微分可能でありながら, 新たなアーキテクチャと損失関数により, 検出された構造物の輸送性を回復するd-structを導入する。 D-Struct は依然として微分可能であるため,従来の NOTEARS と同様,既存の微分可能アーキテクチャにも容易に適用できる。 実験では,様々な環境下でのエッジ精度と構造ハミング距離に関して,D構造を実証的に検証した。

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