論文の概要: Deep Learning-based Group Causal Inference in Multivariate Time-series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08386v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 14:19:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 13:47:00.821451
• Title: Deep Learning-based Group Causal Inference in Multivariate Time-series
• Title（参考訳）: 多変量時系列における深層学習に基づくグループ因果推論
• Authors: Wasim Ahmad, Maha Shadaydeh, Joachim Denzler
• Abstract要約: 多変量時空の非線形系における因果推論は、変数間の関係の複雑な網を遠ざけるのに役立っている。 本研究では,学習した深層ネットワークに対するグループレベルの介入によるモデルの不変性を検証し,変数群の因果方向を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.073449277052495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal inference in a nonlinear system of multivariate timeseries is instrumental in disentangling the intricate web of relationships among variables, enabling us to make more accurate predictions and gain deeper insights into real-world complex systems. Causality methods typically identify the causal structure of a multivariate system by considering the cause-effect relationship of each pair of variables while ignoring the collective effect of a group of variables or interactions involving more than two-time series variables. In this work, we test model invariance by group-level interventions on the trained deep networks to infer causal direction in groups of variables, such as climate and ecosystem, brain networks, etc. Extensive testing with synthetic and real-world time series data shows a significant improvement of our method over other applied group causality methods and provides us insights into real-world time series. The code for our method can be found at:https://github.com/wasimahmadpk/gCause.
• Abstract（参考訳）: 多変量時間系の非線形系における因果推論は、変数間の複雑な関係の網を解き放つのに役立ち、より正確な予測を行い、実世界の複雑なシステムに対する深い洞察を得ることができる。 因果関係法は、多変量系の因果構造を、各変数ペアの因果関係を考慮しつつ、2回以上の直列変数を含む一連の変数や相互作用の集団効果を無視して同定する。 本研究では,学習した深層ネットワークに対するグループレベルの介入によって,気候や生態系,脳ネットワークなどの変数群における因果方向を推定するモデル不変性をテストする。 合成および実世界の時系列データによる広範囲なテストは、他の適用群因果関係法よりも大幅に改善され、実世界の時系列に関する洞察を提供する。 私たちのメソッドのコードは、https://github.com/wasimahmadpk/gCause.com/。

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