論文の概要: Discovering Dynamic Causal Space for DAG Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02822v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 12:20:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 15:22:18.924545
• Title: Discovering Dynamic Causal Space for DAG Structure Learning
• Title（参考訳）: DAG構造学習のための動的因果空間の探索
• Authors: Fangfu Liu, Wenchang Ma, An Zhang, Xiang Wang, Yueqi Duan, Tat-Seng Chua
• Abstract要約: 本稿では,DAG構造学習のための動的因果空間であるCASPERを提案する。 グラフ構造をスコア関数に統合し、因果空間における新しい尺度として、推定真理DAGと基底真理DAGの因果距離を忠実に反映する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.92944039151077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discovering causal structure from purely observational data (i.e., causal discovery), aiming to identify causal relationships among variables, is a fundamental task in machine learning. The recent invention of differentiable score-based DAG learners is a crucial enabler, which reframes the combinatorial optimization problem into a differentiable optimization with a DAG constraint over directed graph space. Despite their great success, these cutting-edge DAG learners incorporate DAG-ness independent score functions to evaluate the directed graph candidates, lacking in considering graph structure. As a result, measuring the data fitness alone regardless of DAG-ness inevitably leads to discovering suboptimal DAGs and model vulnerabilities. Towards this end, we propose a dynamic causal space for DAG structure learning, coined CASPER, that integrates the graph structure into the score function as a new measure in the causal space to faithfully reflect the causal distance between estimated and ground truth DAG. CASPER revises the learning process as well as enhances the DAG structure learning via adaptive attention to DAG-ness. Grounded by empirical visualization, CASPER, as a space, satisfies a series of desired properties, such as structure awareness and noise robustness. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets clearly validate the superiority of our CASPER over the state-of-the-art causal discovery methods in terms of accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 変数間の因果関係の同定を目的とした純粋観測データ(因果発見)から因果構造を発見することは、機械学習の基本的な課題である。 近年の微分可能なスコアベースDAG学習器の発明は、組合せ最適化問題を有向グラフ空間上のDAG制約で微分可能な最適化に再構成する重要なイネーブルである。 その成功にもかかわらず、これらの最先端DAG学習者は、グラフ構造を考慮せず、有向グラフ候補を評価するためにDAGの独立スコア関数を組み込んでいる。 その結果,DAGによらずデータ適合度を計測することは,必然的に,最適なDAGとモデル脆弱性の発見につながる。 そこで本研究では,DAG構造学習のための動的因果空間であるCASPERを提案し,このグラフ構造をスコア関数に統合することで,推定された真理と地上のDAGの因果距離を忠実に反映する。 CASPERは、DAG-nessへの適応的注意によるDAG構造学習の強化とともに、学習プロセスの見直しを行う。 経験的可視化により、CASPERは空間として、構造認識やノイズ堅牢性といった一連の望ましい特性を満たす。 合成と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、精度と堅牢性の観点から、最先端の因果発見法よりもCASPERの方が優れていることを明確に証明している。

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