論文の概要: On the Identification of Temporally Causal Representation with Instantaneous Dependence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15325v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 11:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 19:08:28.909733
• Title: On the Identification of Temporally Causal Representation with Instantaneous Dependence
• Title（参考訳）: 瞬時依存による時間的因果表現の同定について
• Authors: Zijian Li, Yifan Shen, Kaitao Zheng, Ruichu Cai, Xiangchen Song, Mingming Gong, Zhengmao Zhu, Guangyi Chen, Kun Zhang,
• Abstract要約: 時間的因果表現学習は時系列観測から潜在因果過程を特定することを目的としている。 ほとんどの方法は、潜在因果過程が即時関係を持たないという仮定を必要とする。 我々は,インスタントtextbfOus textbfLatent dynamics のための textbfIDentification フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.14432597910128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporally causal representation learning aims to identify the latent causal process from time series observations, but most methods require the assumption that the latent causal processes do not have instantaneous relations. Although some recent methods achieve identifiability in the instantaneous causality case, they require either interventions on the latent variables or grouping of the observations, which are in general difficult to obtain in real-world scenarios. To fill this gap, we propose an \textbf{ID}entification framework for instantane\textbf{O}us \textbf{L}atent dynamics (\textbf{IDOL}) by imposing a sparse influence constraint that the latent causal processes have sparse time-delayed and instantaneous relations. Specifically, we establish identifiability results of the latent causal process based on sufficient variability and the sparse influence constraint by employing contextual information of time series data. Based on these theories, we incorporate a temporally variational inference architecture to estimate the latent variables and a gradient-based sparsity regularization to identify the latent causal process. Experimental results on simulation datasets illustrate that our method can identify the latent causal process. Furthermore, evaluations on multiple human motion forecasting benchmarks with instantaneous dependencies indicate the effectiveness of our method in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 時間的因果表現学習は、時系列観測から潜伏因果過程を特定することを目的としているが、ほとんどの方法は潜伏因果過程が即時関係を持たないという仮定を必要とする。 最近のいくつかの手法は、即時因果関係の場合において識別可能性を達成するが、それらは潜伏変数への介入または観測のグループ化を必要とし、一般に現実世界のシナリオでは入手が困難である。 このギャップを埋めるために、潜伏因果過程がスパース時間遅れおよび瞬時関係を持つようなスパース影響制約を課すことにより、stantane\textbf{O}us \textbf{L}atent dynamics (\textbf{IDOL}) に対する \textbf{ID}entification frameworkを提案する。 具体的には、時系列データの文脈情報を用いて、十分な変動性とスパース影響制約に基づいて、潜伏因果過程の識別可能性を示す。 これらの理論に基づいて、潜伏変数を推定するための時間的変動推論アーキテクチャと、潜伏因果過程を特定するための勾配に基づく空間正規化を組み込んだ。 シミュレーションデータセットによる実験結果から,本手法が潜在因果過程を同定できることが示唆された。 さらに,複数人の動作予測ベンチマークを瞬時依存性で評価した結果,実環境における提案手法の有効性が示唆された。

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