論文の概要: Hybrid Square Neural ODE Causal Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17233v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 06:01:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 17:31:29.523689
• Title: Hybrid Square Neural ODE Causal Modeling
• Title（参考訳）: ハイブリッド正方形ニューラルオード因果モデリング
• Authors: Bob Junyi Zou, Matthew E. Levine, Dessi P. Zaharieva, Ramesh Johari, Emily B. Fox
• Abstract要約: ハイブリッドモデルは、機械的ODEベースのダイナミクスと柔軟な表現力のあるニューラルネットワークコンポーネントを組み合わせる。 ハイブリッドモデルがより柔軟になるにつれて、力学モデルによって提供される因果基底が急速に失われることが示される。 私たちはこの情報を因果的損失にエンコードし、標準的な予測的損失と組み合わせて、因果的有効なハイブリッドモデルへの学習をバイアスするハイブリッド損失に到達します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.173397761495849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hybrid models combine mechanistic ODE-based dynamics with flexible and expressive neural network components. Such models have grown rapidly in popularity, especially in scientific domains where such ODE-based modeling offers important interpretability and validated causal grounding (e.g., for counterfactual reasoning). The incorporation of mechanistic models also provides inductive bias in standard blackbox modeling approaches, critical when learning from small datasets or partially observed, complex systems. Unfortunately, as hybrid models become more flexible, the causal grounding provided by the mechanistic model can quickly be lost. We address this problem by leveraging another common source of domain knowledge: ranking of treatment effects for a set of interventions, even if the precise treatment effect is unknown. We encode this information in a causal loss that we combine with the standard predictive loss to arrive at a hybrid loss that biases our learning towards causally valid hybrid models. We demonstrate our ability to achieve a win-win -- state-of-the-art predictive performance and causal validity -- in the challenging task of modeling glucose dynamics during exercise.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドモデルは、機械的ODEベースのダイナミクスと柔軟な表現力のあるニューラルネットワークコンポーネントを組み合わせる。 このようなモデルは急速に普及し、特にODEベースのモデリングが重要な解釈可能性を提供し、因果的根拠(例えば、反事実的推論)を検証している科学分野において顕著である。 メカニスティックモデルの導入は、小さなデータセットや部分的に観察された複雑なシステムから学ぶ際に重要な、標準的なブラックボックスモデリングアプローチにおける帰納的バイアスを与える。 残念ながら、ハイブリッドモデルがより柔軟になるにつれて、力学モデルによって提供される因果基底は急速に失われる。 本稿では, 治療効果が不明な場合でも, 治療効果のランク付けという, ドメイン知識の他の共通源を活用することで, この問題に対処する。 この情報を,標準的な予測損失と組み合わせた因果損失にエンコードして,学習を因果的に有効なハイブリッドモデルに偏らせるハイブリッド損失に到達します。 我々は,運動中のグルコース動態をモデル化する困難な課題において,最先端の予測性能と因果正性を達成する能力を示す。

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