論文の概要: Signature Kernel Conditional Independence Tests in Causal Discovery for Stochastic Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18477v3
- Date: Mon, 14 Oct 2024 05:23:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-15 15:05:55.422202
- Title: Signature Kernel Conditional Independence Tests in Causal Discovery for Stochastic Processes
- Title(参考訳): 確率過程の因果発見における符号カーネル条件独立試験
- Authors: Georg Manten, Cecilia Casolo, Emilio Ferrucci, Søren Wengel Mogensen, Cristopher Salvi, Niki Kilbertus,
- Abstract要約: 条件付き独立性(CI)の制約を、選択した間隔で調整する。
我々は,完全かつ完全な因果探索アルゴリズムを提案し,完全な観測データと部分的な観測データの両方を扱えるようにした。
また、これらの制約をデータから推測するために、フレキシブルで一貫したカーネルベースのCIテストを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.103713918313219
- License:
- Abstract: Inferring the causal structure underlying stochastic dynamical systems from observational data holds great promise in domains ranging from science and health to finance. Such processes can often be accurately modeled via stochastic differential equations (SDEs), which naturally imply causal relationships via "which variables enter the differential of which other variables". In this paper, we develop conditional independence (CI) constraints on coordinate processes over selected intervals that are Markov with respect to the acyclic dependence graph (allowing self-loops) induced by a general SDE model. We then provide a sound and complete causal discovery algorithm, capable of handling both fully and partially observed data, and uniquely recovering the underlying or induced ancestral graph by exploiting time directionality assuming a CI oracle. Finally, to make our algorithm practically usable, we also propose a flexible, consistent signature kernel-based CI test to infer these constraints from data. We extensively benchmark the CI test in isolation and as part of our causal discovery algorithms, outperforming existing approaches in SDE models and beyond.
- Abstract(参考訳): 観測データから確率力学系の根底にある因果構造を推定することは、科学や健康、金融といった分野において大きな可能性を秘めている。
このような過程は確率微分方程式(SDE)を通して正確にモデル化されることが多く、「どの変数が他の変数の微分に入るか」によって因果関係を暗示する。
本稿では、一般SDEモデルにより誘導される非巡回依存グラフ(自己ループを許容する)に対してマルコフである選択区間上の座標過程に対する条件独立性(CI)制約を開発する。
次に、完全な観測データと部分的に観測されたデータの両方を処理し、CIオラクルを仮定した時間方向を利用して、基礎となるまたは誘導された祖先グラフを一意に復元することのできる、健全で完全な因果探索アルゴリズムを提案する。
最後に,これらの制約をデータから推測するための,フレキシブルで一貫したカーネルベースのCIテストを提案する。
私たちはCIテストを独立してベンチマークし、因果発見アルゴリズムの一部として、SDEモデルなどにおける既存のアプローチよりも優れています。
関連論文リスト
- Automating the Discovery of Partial Differential Equations in Dynamical Systems [0.0]
適応型ラッソを用いてスパースレグレッションを利用して自動的にPDEを識別するARGOSフレームワークARGOS-RALの拡張を提案する。
各種ノイズレベルおよびサンプルサイズの下での標準PDEの同定におけるARGOS-RALの性能を厳格に評価した。
以上の結果から,ARGOS-ALはデータから基礎となるPDEを効果的かつ確実に同定し,ほとんどの場合において逐次しきい値リッジ回帰法よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T09:23:03Z) - Distributionally Robust Model-based Reinforcement Learning with Large
State Spaces [55.14361269378122]
強化学習における3つの大きな課題は、大きな状態空間を持つ複雑な力学系、コストのかかるデータ取得プロセス、トレーニング環境の展開から現実の力学を逸脱させることである。
広範に用いられているKullback-Leibler, chi-square, および全変分不確実性集合の下で, 連続状態空間を持つ分布ロバストなマルコフ決定過程について検討した。
本稿では,ガウス過程と最大分散削減アルゴリズムを用いて,多出力名目遷移力学を効率的に学習するモデルベースアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T13:42:11Z) - A Geometric Perspective on Diffusion Models [60.69328526215776]
本稿では,人気のある分散拡散型SDEのODEに基づくサンプリングを検証し,そのサンプリングダイナミクスの興味深い構造を明らかにした。
我々は、最適なODEベースのサンプリングと古典的な平均シフト(モード探索)アルゴリズムの理論的関係を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T15:33:16Z) - Score-based Diffusion Models in Function Space [140.792362459734]
拡散モデルは、最近、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。
本稿では,関数空間における拡散モデルをトレーニングするためのDDO(Denoising Diffusion Operators)という,数学的に厳密なフレームワークを提案する。
データ解像度に依存しない固定コストで、対応する離散化アルゴリズムが正確なサンプルを生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T23:50:53Z) - MAntRA: A framework for model agnostic reliability analysis [0.0]
時間依存型信頼性解析のための新しいモデルデータ駆動型信頼性解析フレームワークを提案する。
提案手法は、解釈可能な機械学習、ベイズ統計、動的方程式の同定を組み合わせたものである。
以上の結果から,提案手法の信頼性評価への応用の可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T00:57:09Z) - Differentiable Invariant Causal Discovery [106.87950048845308]
観測データから因果構造を学ぶことは、機械学習の基本的な課題である。
本稿では,不特定変分因果解法(DICD)を提案する。
合成および実世界のデータセットに関する大規模な実験は、DICDがSHDの36%まで最先端の因果発見手法より優れていることを検証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T09:29:07Z) - Efficient Neural Causal Discovery without Acyclicity Constraints [30.08586535981525]
本研究では,有向非巡回因果グラフの効率的な構造学習法であるENCOを提案する。
実験の結果,ENCOは数百ノードのグラフを効率よく回収できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-22T07:01:41Z) - Consistency of mechanistic causal discovery in continuous-time using
Neural ODEs [85.7910042199734]
ダイナミカルシステムの研究において,連続時間における因果的発見を検討する。
本稿では,ニューラルネットワークを用いた因果探索アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-06T08:48:02Z) - Disentangling Observed Causal Effects from Latent Confounders using
Method of Moments [67.27068846108047]
我々は、軽度の仮定の下で、識別性と学習可能性に関する保証を提供する。
我々は,線形制約付き結合テンソル分解に基づく効率的なアルゴリズムを開発し,スケーラブルで保証可能な解を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-17T07:48:45Z) - Weak SINDy For Partial Differential Equations [0.0]
我々はWeak SINDy(WSINDy)フレームワークを偏微分方程式(PDE)の設定にまで拡張する。
弱い形状による点微分近似の除去は、ノイズフリーデータからモデル係数の効率的な機械的精度回復を可能にする。
我々は、いくつかの挑戦的なPDEに対して、WSINDyの堅牢性、速度、精度を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-06T16:03:51Z) - A Kernel Two-sample Test for Dynamical Systems [7.198860143325813]
データストリームが同じ分布から引き出されるかどうかを評価することは、さまざまな機械学習問題の中心にある。
これは、生体医療、経済、工学システムにおいて、そのようなシステムが多くの現実世界のプロセスに不可欠であるため、動的システムによって生成されるデータに特に関係している。
i) 関連するメトリックにおける自己相関を捉える混合の概念を導入し、(ii) データにのみ依存する混合の速度を推定する効率的な方法を提案し、(iii) 確立されたカーネルの2サンプルテストに統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T11:57:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。