論文の概要: iSCAN: Identifying Causal Mechanism Shifts among Nonlinear Additive Noise Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17361v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 01:48:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 13:41:53.168044
• Title: iSCAN: Identifying Causal Mechanism Shifts among Nonlinear Additive Noise Models
• Title（参考訳）: iSCAN:非線形付加雑音モデルにおける因果メカニズムのシフト
• Authors: Tianyu Chen, Kevin Bello, Bryon Aragam, Pradeep Ravikumar
• Abstract要約: 我々は、$textitmixture distribution$のスコア関数のヤコビアンが、一般的な非パラメトリック関数機構におけるシフトの同定を可能にすることを示した。 シフト変数に対する構造的差異を推定するために、最近の研究を活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.00419885521216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structural causal models (SCMs) are widely used in various disciplines to represent causal relationships among variables in complex systems. Unfortunately, the true underlying directed acyclic graph (DAG) structure is often unknown, and determining it from observational or interventional data remains a challenging task. However, in many situations, the end goal is to identify changes (shifts) in causal mechanisms between related SCMs rather than recovering the entire underlying DAG structure. Examples include analyzing gene regulatory network structure changes between healthy and cancerous individuals or understanding variations in biological pathways under different cellular contexts. This paper focuses on identifying $\textit{functional}$ mechanism shifts in two or more related SCMs over the same set of variables -- $\textit{without estimating the entire DAG structure of each SCM}$. Prior work under this setting assumed linear models with Gaussian noises; instead, in this work we assume that each SCM belongs to the more general class of nonlinear additive noise models (ANMs). A key contribution of this work is to show that the Jacobian of the score function for the $\textit{mixture distribution}$ allows for identification of shifts in general non-parametric functional mechanisms. Once the shifted variables are identified, we leverage recent work to estimate the structural differences, if any, for the shifted variables. Experiments on synthetic and real-world data are provided to showcase the applicability of this approach.
• Abstract（参考訳）: 構造因果モデル(scms)は複雑なシステムにおける変数間の因果関係を表現するために様々な分野において広く使われている。 残念ながら、真の基礎となる有向非循環グラフ(dag)構造はしばしば不明であり、観測データや介入データからそれを決定することは難しい課題である。 しかし、多くの状況において、最終目標は、基礎となるDAG構造全体を回復するのではなく、関連するSCM間の因果メカニズムの変化(シフト)を特定することである。 例えば、健康な個体とがんの個体間の遺伝子制御ネットワーク構造の変化の分析や、異なる細胞環境下での生物学的経路の理解のバリエーションなどである。 本稿では,同一変数の集合上での2つ以上の関連SCMの機構シフトを$\textit{functional}$で同定することに焦点を当てる。 この設定の下での先行研究は、ガウスノイズを持つ線形モデルを仮定し、代わりに、この研究では、各scmはより一般的な非線形付加ノイズモデル (anms) に属すると仮定する。 この研究の重要な貢献は、$\textit{mixture distribution}$に対するスコア関数のヤコビアンが、一般的な非パラメトリック関数機構におけるシフトの同定を可能にすることを示すことである。 シフト変数が特定されると、シフト変数の構造的差異を見積もるために、最近の研究を活用しています。 このアプローチの適用性を示すために,合成データと実世界のデータの実験を行った。

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