Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Representation Learning in Temporal Data via Single-Parent Decoding

論文の概要: Causal Representation Learning in Temporal Data via Single-Parent Decoding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07013v1
Date: Wed, 9 Oct 2024 15:57:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 23:07:19.407456
Title: Causal Representation Learning in Temporal Data via Single-Parent Decoding
Title（参考訳）: 単一領域デコーディングによる時間データの因果表現学習
Authors: Philippe Brouillard, Sébastien Lachapelle, Julia Kaltenborn, Yaniv Gurwicz, Dhanya Sridhar, Alexandre Drouin, Peer Nowack, Jakob Runge, David Rolnick,
Abstract要約: 科学的研究はしばしば、システム内の高レベル変数の根底にある因果構造を理解しようとする。科学者は通常、地理的に分布した温度測定などの低レベルの測定を収集する。そこで本研究では,単一親の復号化による因果発見法を提案し,その上で下位の潜伏者と因果グラフを同時に学習する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 66.34294989334728
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Scientific research often seeks to understand the causal structure underlying high-level variables in a system. For example, climate scientists study how phenomena, such as El Ni\~no, affect other climate processes at remote locations across the globe. However, scientists typically collect low-level measurements, such as geographically distributed temperature readings. From these, one needs to learn both a mapping to causally-relevant latent variables, such as a high-level representation of the El Ni\~no phenomenon and other processes, as well as the causal model over them. The challenge is that this task, called causal representation learning, is highly underdetermined from observational data alone, requiring other constraints during learning to resolve the indeterminacies. In this work, we consider a temporal model with a sparsity assumption, namely single-parent decoding: each observed low-level variable is only affected by a single latent variable. Such an assumption is reasonable in many scientific applications that require finding groups of low-level variables, such as extracting regions from geographically gridded measurement data in climate research or capturing brain regions from neural activity data. We demonstrate the identifiability of the resulting model and propose a differentiable method, Causal Discovery with Single-parent Decoding (CDSD), that simultaneously learns the underlying latents and a causal graph over them. We assess the validity of our theoretical results using simulated data and showcase the practical validity of our method in an application to real-world data from the climate science field.
Abstract（参考訳）: 科学的研究はしばしば、システム内の高レベル変数の根底にある因果構造を理解しようとする。例えば、気候科学者はエルニーニョーノのような現象が、地球上の遠隔地にある他の気候プロセスにどのように影響するかを研究する。しかし、科学者は通常、地理的に分布した温度測定などの低レベルの測定を収集する。これらのことから、エルニ・ノ現象やその他の過程の高レベルな表現のような因果関係の潜伏変数への写像とそれらの上の因果モデルの両方を学ぶ必要がある。課題は、因果表現学習と呼ばれるこのタスクが、観測データのみから非常に過小評価されており、不確定性を解決するために学習中に他の制約を必要とすることである。本研究では,各観測された低レベル変数は1つの潜伏変数にのみ影響される,という空間的仮定を持つ時間モデルについて考察する。このような仮定は、気候研究における地理的に格子化された測定データから領域を抽出したり、神経活動データから脳領域を捉えるなど、低レベルの変数のグループを見つける必要がある多くの科学的応用において妥当である。本稿では,本モデルの有効性を実証し,基礎となる潜伏者と因果グラフを同時に学習する,CDSD(Causal Discovery with Single-parent Decoding)という微分可能な手法を提案する。シミュレーションデータを用いて理論結果の有効性を評価し,気候科学分野における実世界データへの適用において,本手法の実用的妥当性を示す。

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