論文の概要: CUTS+: High-dimensional Causal Discovery from Irregular Time-series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05890v1
• Date: Wed, 10 May 2023 04:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 14:27:36.767062
• Title: CUTS+: High-dimensional Causal Discovery from Irregular Time-series
• Title（参考訳）: CUTS+:不規則時系列からの高次元因果発見
• Authors: Yuxiao Cheng, Lianglong Li, Tingxiong Xiao, Zongren Li, Jinli Suo, Kunlun He, Qionghai Dai
• Abstract要約: 本稿では,Granger-Causality-based causal discovery method CUTSを用いたCUTS+を提案する。 CUTS+は多種多様な不規則サンプリングによる高次元データにおける因果発見性能を大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.06531262632836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal discovery in time-series is a fundamental problem in the machine learning community, enabling causal reasoning and decision-making in complex scenarios. Recently, researchers successfully discover causality by combining neural networks with Granger causality, but their performances degrade largely when encountering high-dimensional data because of the highly redundant network design and huge causal graphs. Moreover, the missing entries in the observations further hamper the causal structural learning. To overcome these limitations, We propose CUTS+, which is built on the Granger-causality-based causal discovery method CUTS and raises the scalability by introducing a technique called Coarse-to-fine-discovery (C2FD) and leveraging a message-passing-based graph neural network (MPGNN). Compared to previous methods on simulated, quasi-real, and real datasets, we show that CUTS+ largely improves the causal discovery performance on high-dimensional data with different types of irregular sampling.
• Abstract（参考訳）: 時系列における因果発見は、機械学習コミュニティにおける根本的な問題であり、複雑なシナリオにおける因果推論と意思決定を可能にする。 近年、研究者はニューラルネットワークとグレンジャー因果関係を組み合わせることで因果関係の発見に成功したが、その性能は、高度に冗長なネットワーク設計と巨大な因果グラフのため、高次元データに遭遇した場合に大きく低下する。 さらに、観察の欠落した項目は、因果構造学習をさらに阻害する。 このような制限を克服するため,Granger-causality-based causal discovery method CUTSを基盤として,Coarse-to-fine-discovery(C2FD)と呼ばれる手法を導入し,メッセージパスベースのグラフニューラルネットワーク(MPGNN)を活用することによりスケーラビリティを向上させるCUTS+を提案する。 シミュレーション,準実,実データを用いた従来の手法と比較して,cut+は不規則サンプリングの異なる高次元データに対する因果的発見性能が大幅に向上することを示した。

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