論文の概要: A Meta-Learning Approach to Bayesian Causal Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16577v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 10:52:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:53:07.604537
- Title: A Meta-Learning Approach to Bayesian Causal Discovery
- Title（参考訳）: ベイジアン因果発見のためのメタラーニングアプローチ
- Authors: Anish Dhir, Matthew Ashman, James Requeima, Mark van der Wilk,
- Abstract要約: ベイズの後部から得られるような因果構造に対する不確実性は、下流のタスクにしばしば必要である。
近年の研究では、メタラーニングを用いて、最大a-posteriori因果グラフを教師あり学習として推定する問題を考察している。
本稿では,後部から因果構造を抽出し,これらの特徴を符号化するベイズメタ学習モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.017003416900836
- License:
- Abstract: Discovering a unique causal structure is difficult due to both inherent identifiability issues, and the consequences of finite data. As such, uncertainty over causal structures, such as those obtained from a Bayesian posterior, are often necessary for downstream tasks. Finding an accurate approximation to this posterior is challenging, due to the large number of possible causal graphs, as well as the difficulty in the subproblem of finding posteriors over the functional relationships of the causal edges. Recent works have used meta-learning to view the problem of estimating the maximum a-posteriori causal graph as supervised learning. Yet, these methods are limited when estimating the full posterior as they fail to encode key properties of the posterior, such as correlation between edges and permutation equivariance with respect to nodes. Further, these methods also cannot reliably sample from the posterior over causal structures. To address these limitations, we propose a Bayesian meta learning model that allows for sampling causal structures from the posterior and encodes these key properties. We compare our meta-Bayesian causal discovery against existing Bayesian causal discovery methods, demonstrating the advantages of directly learning a posterior over causal structure.
- Abstract（参考訳）: 固有な因果構造を明らかにすることは、固有の識別可能性の問題と有限データの結果の両方により困難である。
このように、ベイズ後部から得られるような因果構造に対する不確実性は、下流のタスクにしばしば必要である。
この後縁の正確な近似を見つけることは、因果グラフが多数存在することや、因果エッジの機能的関係について後縁を見つけることの難しさから困難である。
近年の研究では、メタラーニングを用いて、最大a-posteriori因果グラフを教師あり学習として推定する問題を考察している。
しかし、これらの手法は、エッジ間の相関やノードに対する置換同値などの後部の鍵特性の符号化に失敗したときに、完全な後部を推定する場合に制限される。
さらに, これらの手法は, 後部から因果構造を確実に採取することができない。
これらの制約に対処するために,後部から因果構造をサンプリングし,それらの重要な特性を符号化するベイズメタ学習モデルを提案する。
我々は,既存のベイズ的因果発見法とメタベイズ的因果発見法を比較し,因果構造を直接学習する利点を実証した。
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