論文の概要: Causal Discovery by Kernel Deviance Measures with Heterogeneous Transforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.18017v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 17:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 13:38:48.271198
• Title: Causal Discovery by Kernel Deviance Measures with Heterogeneous Transforms
• Title（参考訳）: 不均一変換を用いたカーネル脱離対策による因果発見
• Authors: Tim Tse, Zhitang Chen, Shengyu Zhu, Yue Liu
• Abstract要約: 本稿では,RKHS埋め込みの異種変換に基づく新しいスコア尺度を提案し,因果発見のための条件密度の高次モーメントを抽出する。 各仮説的原因影響方向のスコアを比較して推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.368146833023893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The discovery of causal relationships in a set of random variables is a fundamental objective of science and has also recently been argued as being an essential component towards real machine intelligence. One class of causal discovery techniques are founded based on the argument that there are inherent structural asymmetries between the causal and anti-causal direction which could be leveraged in determining the direction of causation. To go about capturing these discrepancies between cause and effect remains to be a challenge and many current state-of-the-art algorithms propose to compare the norms of the kernel mean embeddings of the conditional distributions. In this work, we argue that such approaches based on RKHS embeddings are insufficient in capturing principal markers of cause-effect asymmetry involving higher-order structural variabilities of the conditional distributions. We propose Kernel Intrinsic Invariance Measure with Heterogeneous Transform (KIIM-HT) which introduces a novel score measure based on heterogeneous transformation of RKHS embeddings to extract relevant higher-order moments of the conditional densities for causal discovery. Inference is made via comparing the score of each hypothetical cause-effect direction. Tests and comparisons on a synthetic dataset, a two-dimensional synthetic dataset and the real-world benchmark dataset T\"ubingen Cause-Effect Pairs verify our approach. In addition, we conduct a sensitivity analysis to the regularization parameter to faithfully compare previous work to our method and an experiment with trials on varied hyperparameter values to showcase the robustness of our algorithm.
• Abstract（参考訳）: 確率変数の集合における因果関係の発見は科学の基本的な目的であり、最近は実際の機械知能にとって不可欠な要素であるとも主張されている。 因果発見手法の1つの類型は、因果方向と反因果方向の間には固有の構造的対称性があり、因果方向の決定に利用することができるという主張に基づいている。 原因と効果の相違を捉えることは依然として困難であり、現在の最先端のアルゴリズムでは、カーネルのノルムを条件分布の平均埋め込みと比較することを提案している。 本研究では, RKHS 埋め込みに基づく手法は, 条件分布の高次構造変数を含む原因効果非対称性の主マーカーを捉えるには不十分である,と論じる。 本研究では,rkhs埋め込みの異種変換に基づく新しいスコア尺度を導入し,因果関係発見のための条件付密度の関連する高次モーメントを抽出する。 各仮説的原因影響方向のスコアを比較して推論を行う。 合成データセット、二次元合成データセット、実世界のベンチマークデータセットT\"ubingen cause-Effect Pairsでのテストと比較が、我々のアプローチを検証する。 また,本手法と従来の手法を忠実に比較するために,正規化パラメータに対する感度解析を行い,アルゴリズムの頑健性を示すために,超パラメータ値の変動実験を行った。

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