論文の概要: Generalization of LiNGAM that allows confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16661v2
• Date: Thu, 1 Feb 2024 02:08:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 11:50:50.817888
• Title: Generalization of LiNGAM that allows confounding
• Title（参考訳）: コンバウンディングを可能にするLiNGAMの一般化
• Authors: Joe Suzuki and Tian-Le Yang
• Abstract要約: LiNGAMは、加算雑音モデルを用いて原因から効果までの変数順序を決定する。 それまでの手法では、コンバウンディングの有無にかかわらず、重要な計算資源を必要としていた。 コンバウンディングの大きさを定量化するLiNGAM-MMIを導入することでLiNGAMを向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851637998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LiNGAM determines the variable order from cause to effect using additive noise models, but it faces challenges with confounding. Previous methods maintained LiNGAM's fundamental structure while trying to identify and address variables affected by confounding. As a result, these methods required significant computational resources regardless of the presence of confounding, and they did not ensure the detection of all confounding types. In contrast, this paper enhances LiNGAM by introducing LiNGAM-MMI, a method that quantifies the magnitude of confounding using KL divergence and arranges the variables to minimize its impact. This method efficiently achieves a globally optimal variable order through the shortest path problem formulation. LiNGAM-MMI processes data as efficiently as traditional LiNGAM in scenarios without confounding while effectively addressing confounding situations. Our experimental results suggest that LiNGAM-MMI more accurately determines the correct variable order, both in the presence and absence of confounding.
• Abstract（参考訳）: lingamは加算ノイズモデルを用いて変数の順序を原因から効果まで決定するが、コンファウンディングの課題に直面している。 従来はLiNGAMの基本的な構造を維持していたが、コンバウンディングによって影響を受ける変数を特定し、対処しようとした。 その結果、これらの手法は、コンファウンディングの有無に関わらず、重要な計算資源を必要とし、全てのコンファウンド型の検出を確実にしなかった。 これとは対照的に,本論文では,KL分散を用いたコンバウンディングの大きさを定量化し,その影響を最小限に抑える方法であるLiNGAM-MMIを導入することでLiNGAMを強化する。 最短経路問題定式化を通じて、グローバル最適変数次数を効率良く達成する。 LiNGAM-MMIは、相反する状況に効果的に対応しつつも、相反しないシナリオで、従来のLiNGAMと同じくらい効率的にデータを処理します。 実験の結果,lingam-mmiはコンファウンディングの有無に関わらず,より正確に正しい変数順序を決定できることが示唆された。

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