論文の概要: Granger Causality Detection with Kolmogorov-Arnold Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15373v1
- Date: Thu, 19 Dec 2024 20:10:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:24:51.384207
- Title: Granger Causality Detection with Kolmogorov-Arnold Networks
- Title(参考訳): Kolmogorov-Arnold ネットワークを用いたグランガー因果検出
- Authors: Hongyu Lin, Mohan Ren, Paolo Barucca, Tomaso Aste,
- Abstract要約: 本研究は神経顆粒因性モデルの定義に寄与する。
我々は,Granger Causality Kan(GC-KAN)と呼ばれるフレームワークを開発し,Granger Causality Detectionに特化したトレーニング手法を開発した。
以上の結果から, Kas が Kolmogorov-Arnoldgressive Network (KAN) より優れている可能性が示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.96356350801151
- License:
- Abstract: Discovering causal relationships in time series data is central in many scientific areas, ranging from economics to climate science. Granger causality is a powerful tool for causality detection. However, its original formulation is limited by its linear form and only recently nonlinear machine-learning generalizations have been introduced. This study contributes to the definition of neural Granger causality models by investigating the application of Kolmogorov-Arnold networks (KANs) in Granger causality detection and comparing their capabilities against multilayer perceptrons (MLP). In this work, we develop a framework called Granger Causality KAN (GC-KAN) along with a tailored training approach designed specifically for Granger causality detection. We test this framework on both Vector Autoregressive (VAR) models and chaotic Lorenz-96 systems, analysing the ability of KANs to sparsify input features by identifying Granger causal relationships, providing a concise yet accurate model for Granger causality detection. Our findings show the potential of KANs to outperform MLPs in discerning interpretable Granger causal relationships, particularly for the ability of identifying sparse Granger causality patterns in high-dimensional settings, and more generally, the potential of AI in causality discovery for the dynamical laws in physical systems.
- Abstract(参考訳): 時系列データで因果関係を明らかにすることは、経済学から気候科学まで、多くの科学分野において中心的である。
グランガー因果検出は因果検出のための強力なツールである。
しかし、元の定式化はその線形形式によって制限され、最近になって非線形機械学習の一般化が導入された。
本研究は、コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)のグラナー因果検出への応用を調査し、その能力を多層パーセプトロン(MLP)と比較することにより、神経グランガー因果モデルの定義に寄与する。
本研究では,Granger Causality Kan (GC-KAN) というフレームワークを開発し,Granger Causality Detection に特化して設計されたトレーニング手法を提案する。
我々は,この枠組みをベクトル自己回帰(VAR)モデルとカオスロレンツ-96システムの両方で検証し,Granger因果関係を同定し,kansが入力特徴をスパース化する能力を解析し,Granger因果関係検出のための簡潔で正確なモデルを提供する。
以上の結果から,解釈可能なグランガー因果関係,特に高次元環境におけるスパース・グランガー因果関係の同定能力,さらにより一般的には,物理系における動的法則の因果関係発見におけるAIの可能性において,カンがMPPよりも優れている可能性が示唆された。
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