論文の概要: MM-DAG: Multi-task DAG Learning for Multi-modal Data -- with Application
for Traffic Congestion Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02831v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 12:27:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 15:11:27.753857
- Title: MM-DAG: Multi-task DAG Learning for Multi-modal Data -- with Application
for Traffic Congestion Analysis
- Title（参考訳）: MM-DAG:マルチモーダルデータのためのマルチタスクDAG学習と交通渋滞解析への応用
- Authors: Tian Lan, Ziyue Li, Zhishuai Li, Lei Bai, Man Li, Fugee Tsung,
Wolfgang Ketter, Rui Zhao, Chen Zhang
- Abstract要約: マルチタスク・マルチモーダル直接巡回グラフ(MM-DAG)を学習する
本稿では,交通渋滞解析を具体例として取り上げる。
我々は、新しい因果差尺度とその微分可能近似器を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.18136100209761
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes to learn Multi-task, Multi-modal Direct Acyclic Graphs
(MM-DAGs), which are commonly observed in complex systems, e.g., traffic,
manufacturing, and weather systems, whose variables are multi-modal with
scalars, vectors, and functions. This paper takes the traffic congestion
analysis as a concrete case, where a traffic intersection is usually regarded
as a DAG. In a road network of multiple intersections, different intersections
can only have some overlapping and distinct variables observed. For example, a
signalized intersection has traffic light-related variables, whereas
unsignalized ones do not. This encourages the multi-task design: with each DAG
as a task, the MM-DAG tries to learn the multiple DAGs jointly so that their
consensus and consistency are maximized. To this end, we innovatively propose a
multi-modal regression for linear causal relationship description of different
variables. Then we develop a novel Causality Difference (CD) measure and its
differentiable approximator. Compared with existing SOTA measures, CD can
penalize the causal structural difference among DAGs with distinct nodes and
can better consider the uncertainty of causal orders. We rigidly prove our
design's topological interpretation and consistency properties. We conduct
thorough simulations and one case study to show the effectiveness of our
MM-DAG. The code is available under https://github.com/Lantian72/MM-DAG
- Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑なシステム,例えば交通システム,製造システム,気象システムにおいてよく観測されるマルチタスク,マルチモーダル直接非循環グラフ(mm-dag)を学習することを提案する。
本稿では,交通渋滞解析を具体例とし,通常,交通交差点をDAGとみなす。
複数の交差点からなる道路網では、異なる交差点は重なり合い、異なる変数しか観測できない。
例えば、信号化交叉は信号光に関連する変数を持つが、信号化交叉はそうではない。
タスクとして各DAGを使用すれば、MM-DAGは複数のDAGを共同で学習し、コンセンサスと一貫性を最大化する。
そこで本稿では,変数の線形因果関係記述のためのマルチモーダル回帰法を提案する。
次に、新しい因果差(CD)尺度とその微分可能近似器を開発する。
既存のSOTA測度と比較すると、CDは異なるノードを持つDAG間の因果構造の違いを罰し、因果順序の不確実性を考慮することができる。
設計のトポロジ的解釈と一貫性特性を厳密に証明する。
我々は,MM-DAGの有効性を示すため,徹底的なシミュレーションと一事例研究を行った。
コードはhttps://github.com/Lantian72/MM-DAGで入手できる。
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