論文の概要: Meta-learning Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05598v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 20:32:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:35:27.446351
• Title: Meta-learning Causal Discovery
• Title（参考訳）: メタ学習因果発見
• Authors: Xinyue Wang, Konrad Kording
• Abstract要約: 時間変化データからの因果発見(CD)は神経科学、医学、機械学習において重要である。 我々は、多数の因果成分(トランジスタ)を持つシステム、MOS 6502プロセッサ、そしてニューラルネットワークとして表される因果発見手順をメタ学習する。 この手順は、Multual InformationやGranger Causalityなど、人間によって設計された因果発見手順よりもはるかに優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.231195289925461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery (CD) from time-varying data is important in neuroscience, medicine, and machine learning. Techniques for CD include randomized experiments which are generally unbiased but expensive. It also includes algorithms like regression, matching, and Granger causality, which are only correct under strong assumptions made by human designers. However, as we found in other areas of machine learning, humans are usually not quite right and are usually outperformed by data-driven approaches. Here we test if we can improve causal discovery in a data-driven way. We take a system with a large number of causal components (transistors), the MOS 6502 processor, and meta-learn the causal discovery procedure represented as a neural network. We find that this procedure far outperforms human-designed causal discovery procedures, such as Mutual Information and Granger Causality. We argue that the causality field should consider, where possible, a supervised approach, where CD procedures are learned from large datasets with known causal relations instead of being designed by a human specialist. Our findings promise a new approach toward CD in neural and medical data and for the broader machine learning community.
• Abstract（参考訳）: 時間変化データからの因果発見(CD)は神経科学、医学、機械学習において重要である。 cdの技法には、一般にバイアスのないが高価であるランダム化実験が含まれる。 また、回帰、マッチング、グランジャー因果関係といったアルゴリズムも含まれており、これは人間の設計者による強い仮定の下でのみ正しい。 しかし、機械学習の他の領域で見つかったように、人間は通常、完全に正しくなく、データ駆動アプローチによって圧倒される。 ここでは、データ駆動方式で因果発見を改善することができるかどうかをテストする。 我々は、多数の因果成分(トランジスタ)を持つシステム、MOS 6502プロセッサ、そしてニューラルネットワークとして表される因果発見手順をメタ学習する。 この手順は、Multual InformationやGranger Causalityなど、人間によって設計された因果発見手順よりもはるかに優れている。 我々は、因果関係が既知の因果関係を持つ大規模データセットからCDプロシージャが人間の専門家によって設計される代わりに学習されるような、可能な限り監督的なアプローチを検討するべきであると論じる。 我々の発見は、ニューラルおよび医療データにおけるCDに対する新しいアプローチと、より広範な機械学習コミュニティを約束する。

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