論文の概要: Neural State-Space Modeling with Latent Causal-Effect Disentanglement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12387v1
- Date: Mon, 26 Sep 2022 03:02:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 14:12:50.295895
- Title: Neural State-Space Modeling with Latent Causal-Effect Disentanglement
- Title（参考訳）: 潜在因果効果ジエンタングルメントを用いた神経状態空間モデリング
- Authors: Maryam Toloubidokhti, Ryan Missel, Xiajun Jiang, Niels Otani, Linwei
Wang
- Abstract要約: 本稿では,信号強度が小さいが,信号強度が大きいその後のグローバルな活動の原因となる局所的活動の再構築手法について論じる。
私たちの中心的なイノベーションは、システムの潜伏状態が潜在的に隠れた内部介入の影響を受けやすいかを明確にモデル化し、切り離すことによって、これに取り組むことです。
介入は直接観察できないが、その後の観測結果から切り離す必要があるため、システムのネイティブな介入自由力学の知識を統合し、実際の介入自由力学と仮説的な介入自由力学の差異に責任を負うと仮定して隠れた介入を推測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5507435095193896
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite substantial progress in deep learning approaches to time-series
reconstruction, no existing methods are designed to uncover local activities
with minute signal strength due to their negligible contribution to the
optimization loss. Such local activities however can signify important abnormal
events in physiological systems, such as an extra foci triggering an abnormal
propagation of electrical waves in the heart. We discuss a novel technique for
reconstructing such local activity that, while small in signal strength, is the
cause of subsequent global activities that have larger signal strength. Our
central innovation is to approach this by explicitly modeling and disentangling
how the latent state of a system is influenced by potential hidden internal
interventions. In a novel neural formulation of state-space models (SSMs), we
first introduce causal-effect modeling of the latent dynamics via a system of
interacting neural ODEs that separately describes 1) the continuous-time
dynamics of the internal intervention, and 2) its effect on the trajectory of
the system's native state. Because the intervention can not be directly
observed but have to be disentangled from the observed subsequent effect, we
integrate knowledge of the native intervention-free dynamics of a system, and
infer the hidden intervention by assuming it to be responsible for differences
observed between the actual and hypothetical intervention-free dynamics. We
demonstrated a proof-of-concept of the presented framework on reconstructing
ectopic foci disrupting the course of normal cardiac electrical propagation
from remote observations.
- Abstract（参考訳）: 時系列再構成への深層学習アプローチの進歩にもかかわらず、最適化損失への無視的な貢献により、局所的な活動が微小信号強度で発見されるような手法は存在しない。
このような局所的な活動は、心臓に異常な電気波の伝播を引き起こす余分な焦点など、生理系の重要な異常事象を示す可能性がある。
我々は、信号強度が小さいが、信号強度が大きいその後のグローバルな活動の原因となる局所的な活動を再構築する新しい手法について論じる。
私たちの中心となるイノベーションは、システムの潜在状態が潜在的な隠れた内部介入によってどのように影響を受けるかを明確にモデル化し、分離することでこれに取り組むことです。
状態空間モデルの新規なニューラル定式化(ssms)において,我々はまず,相互作用するニューラルオデムのシステムを介して潜在力学の因果効果モデルを導入する。
1)内的介入の連続時間ダイナミクス,及び
2)システムのネイティブ状態の軌跡への影響。
介入は直接観察できないが、観察された後続の効果とは無関係であるので、システムのネイティブ介入フリーダイナミクスの知識を統合し、実際の介入フリーダイナミクスと仮説的な介入フリーダイナミクスの相違の原因となると仮定して隠れ介入を推測する。
遠隔観察で正常心電図の伝播経路を乱す異所性fociを再構成する枠組みの実証実験を行った。
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