論文の概要: Sample, estimate, aggregate: A recipe for causal discovery foundation models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01929v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 21:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 23:29:29.365722
• Title: Sample, estimate, aggregate: A recipe for causal discovery foundation models
• Title（参考訳）: サンプル,推定,集計:因果的発見基盤モデルのためのレシピ
• Authors: Menghua Wu, Yujia Bao, Regina Barzilay, Tommi Jaakkola
• Abstract要約: 本稿では,従来の探索アルゴリズムから予測を解くために,学習モデルを事前訓練した因果探索フレームワークを提案する。 提案手法は, 合成および現実的なデータセット上での最先端性能を実現し, トレーニング中に見えないデータ生成機構に一般化し, 既存のモデルよりも桁違いに高速な推論速度を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.71561923454788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery, the task of inferring causal structure from data, promises to accelerate scientific research, inform policy making, and more. However, the per-dataset nature of existing causal discovery algorithms renders them slow, data hungry, and brittle. Inspired by foundation models, we propose a causal discovery framework where a deep learning model is pretrained to resolve predictions from classical discovery algorithms run over smaller subsets of variables. This method is enabled by the observations that the outputs from classical algorithms are fast to compute for small problems, informative of (marginal) data structure, and their structure outputs as objects remain comparable across datasets. Our method achieves state-of-the-art performance on synthetic and realistic datasets, generalizes to data generating mechanisms not seen during training, and offers inference speeds that are orders of magnitude faster than existing models.
• Abstract（参考訳）: 因果的構造をデータから推定するタスクである因果的発見は、科学研究の加速、政策決定の通知などを約束する。 しかし、既存の因果発見アルゴリズムのデータセット毎の性質は、それらを遅く、データが空腹で、不安定にする。 基礎モデルに着想を得て,より小さな変数のサブセット上で実行される古典的発見アルゴリズムからの予測を解決するために,ディープラーニングモデルを事前学習する因果的発見フレームワークを提案する。 この方法は、古典的アルゴリズムからの出力が小さな問題に対して高速に計算できること、データ構造を知らせること、そしてそれらの構造出力がデータセットに匹敵する状態にあることを観察することによって実現される。 提案手法は, 合成および現実的なデータセット上での最先端性能を実現し, トレーニング中に見えないデータ生成機構に一般化し, 既存のモデルよりも桁違いに高速な推論速度を提供する。

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