論文の概要: Discovering Mixtures of Structural Causal Models from Time Series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06312v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 05:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 20:48:37.352412
• Title: Discovering Mixtures of Structural Causal Models from Time Series Data
• Title（参考訳）: 時系列データから構造因果モデルの混合物の発見
• Authors: Sumanth Varambally, Yi-An Ma, Rose Yu
• Abstract要約: 我々は、異なる因果モデルの混合から得られた時系列データから因果発見を行う。 本手法は因果発見タスクにおける最先端のベンチマークを超越した手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.057750839209127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In fields such as finance, climate science, and neuroscience, inferring causal relationships from time series data poses a formidable challenge. While contemporary techniques can handle nonlinear relationships between variables and flexible noise distributions, they rely on the simplifying assumption that data originates from the same underlying causal model. In this work, we relax this assumption and perform causal discovery from time series data originating from mixtures of different causal models. We infer both the underlying structural causal models and the posterior probability for each sample belonging to a specific mixture component. Our approach employs an end-to-end training process that maximizes an evidence-lower bound for data likelihood. Through extensive experimentation on both synthetic and real-world datasets, we demonstrate that our method surpasses state-of-the-art benchmarks in causal discovery tasks, particularly when the data emanates from diverse underlying causal graphs. Theoretically, we prove the identifiability of such a model under some mild assumptions.
• Abstract（参考訳）: 金融、気候科学、神経科学といった分野では、時系列データから因果関係を推測することは大きな課題となる。 現代の手法は変数とフレキシブルノイズ分布の間の非線形関係を扱えるが、それらはデータが同じ基礎となる因果モデルに由来するという単純な仮定に依存している。 本研究では,この仮定を緩和し,異なる因果モデルの混合から得られた時系列データから因果発見を行う。 基礎となる構造因果モデルと特定の混合成分に属する各試料の後方確率の両方を推定する。 このアプローチでは、データ可能性のエビデンス-ローバウンドを最大化するエンドツーエンドのトレーニングプロセスを採用しています。 合成データセットと実世界のデータセットの両方を広範囲に実験した結果,本手法は因果関係発見タスクにおいて最先端のベンチマーク,特に多種多様な因果関係グラフから発生する場合を超越することを示した。 理論的には、いくつかの軽度の仮定の下でそのようなモデルの識別可能性を証明する。

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