Fugu-MT 論文翻訳(概要): ALIAS: DAG Learning with Efficient Unconstrained Policies

論文の概要: ALIAS: DAG Learning with Efficient Unconstrained Policies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13448v2
Date: Tue, 27 Aug 2024 03:28:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-28 12:43:02.009449
Title: ALIAS: DAG Learning with Efficient Unconstrained Policies
Title（参考訳）: ALIAS: 効率的な制約のないポリシによるDAG学習
Authors: Bao Duong, Hung Le, Thin Nguyen,
Abstract要約: 我々は、強化学習機械を利用した因果発見の新しいアプローチであるALIASを紹介する。本手法は,DAGを最適2次複雑度で1ステップで生成する効率的なポリシを特徴とする。因果発見における最先端技術と比較して, ALIAS の強い性能を示す説得力のある実証的証拠を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.67987131971867
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, reinforcement learning (RL) has proved a promising alternative for conventional local heuristics in score-based approaches to learning directed acyclic causal graphs (DAGs) from observational data. However, the intricate acyclicity constraint still challenges the efficient exploration of the vast space of DAGs in existing methods. In this study, we introduce ALIAS (reinforced dAg Learning wIthout Acyclicity conStraints), a novel approach to causal discovery powered by the RL machinery. Our method features an efficient policy for generating DAGs in just a single step with an optimal quadratic complexity, fueled by a novel parametrization of DAGs that directly translates a continuous space to the space of all DAGs, bypassing the need for explicitly enforcing acyclicity constraints. This approach enables us to navigate the search space more effectively by utilizing policy gradient methods and established scoring functions. In addition, we provide compelling empirical evidence for the strong performance of ALIAS in comparison with state-of-the-arts in causal discovery over increasingly difficult experiment conditions on both synthetic and real datasets.
Abstract（参考訳）: 近年、強化学習(RL)は、観測データから有向非巡回因果グラフ(DAG)を学習するためのスコアベースのアプローチにおいて、従来の局所ヒューリスティックの代替として有望であることが証明されている。しかし、複雑な非巡回性制約は、既存の方法でのDAGの広大な空間の効率的な探索に依然として挑戦している。本研究では,ALIAS(reinforced dAg Learning wIthout Acyclicity constraints)を紹介する。本手法は,DAGの連続空間を全DAGの空間に直接変換する新しいパラメトリゼーションにより,1ステップでDAGを最適2次複雑性で生成する効率的なポリシを特徴とする。提案手法は,ポリシー勾配法と確立されたスコアリング関数を利用して,より効率的に探索空間をナビゲートすることを可能にする。さらに、合成データセットと実データセットの両方において、ますます困難な実験条件に対する因果発見の最先端技術と比較して、ALIASの強い性能を示す説得力のある実証的証拠を提供する。

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