論文の概要: A Dynamical View of the Question of Why

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10240v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 18:44:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 18:43:09.630506
• Title: A Dynamical View of the Question of Why
• Title（参考訳）: 何故かという問いに対するダイナミックな見方
• Authors: Mehdi Fatemi and Sindhu Gowda
• Abstract要約: 因果的貢献を計算し、それらを強化学習問題とみなすための2つの重要な補題を提示する。 我々の手法は拡散過程における因果関係の解明と定量化のための形式的および計算ツールを提供する。 かなり複雑な実験やせん断学習によって、我々のフレームワークは因果関係を明らかにし、定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.243488468625783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address causal reasoning in multivariate time series data generated by stochastic processes. Existing approaches are largely restricted to static settings, ignoring the continuity and emission of variations across time. In contrast, we propose a learning paradigm that directly establishes causation between events in the course of time. We present two key lemmas to compute causal contributions and frame them as reinforcement learning problems. Our approach offers formal and computational tools for uncovering and quantifying causal relationships in diffusion processes, subsuming various important settings such as discrete-time Markov decision processes. Finally, in fairly intricate experiments and through sheer learning, our framework reveals and quantifies causal links, which otherwise seem inexplicable.
• Abstract（参考訳）: 確率過程によって生成される多変量時系列データにおける因果推論に対処する。 既存のアプローチは静的な設定に限られており、時間の経過とともに変化の連続性と放出が無視される。 対照的に、時間経過中の事象間の因果関係を直接確立する学習パラダイムを提案する。 因果関係を計算し,強化学習問題として扱うための2つの重要な補題を提案する。 本手法は拡散過程における因果関係の解明と定量化のための公式および計算ツールを提供し,離散時間マルコフ決定過程などの重要な設定を仮定する。 最後に、かなり複雑な実験とせん断学習によって、我々のフレームワークは因果関係を明らかにし、定量化する。

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