論文の概要: An efficient search-and-score algorithm for ancestral graphs using multivariate information scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17508v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 12:09:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:57:04.220439
• Title: An efficient search-and-score algorithm for ancestral graphs using multivariate information scores
• Title（参考訳）: 多変量情報スコアを用いた祖先グラフの効率的な探索・スコアアルゴリズム
• Authors: Nikita Lagrange, Herve Isambert,
• Abstract要約: 本稿では,2方向のエッジを含む祖先グラフのグリージー検索とスコアアルゴリズムを提案する。 計算効率を向上させるため、提案した2段階のアルゴリズムは、周辺ノードに限定した局所的な情報スコアに依存する。 この計算戦略は、最大2コライダーパスを含むAC接続サブセットからの情報提供に制限されているものの、ベンチマークデータセットの挑戦に対して最先端の因果探索法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We propose a greedy search-and-score algorithm for ancestral graphs, which include directed as well as bidirected edges, originating from unobserved latent variables. The normalized likelihood score of ancestral graphs is estimated in terms of multivariate information over relevant ``ac-connected subsets'' of vertices, C, that are connected through collider paths confined to the ancestor set of C. For computational efficiency, the proposed two-step algorithm relies on local information scores limited to the close surrounding vertices of each node (step 1) and edge (step 2). This computational strategy, although restricted to information contributions from ac-connected subsets containing up to two-collider paths, is shown to outperform state-of-the-art causal discovery methods on challenging benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非観測潜伏変数から派生した有向エッジと双方向エッジを含む,祖先グラフのグリージー検索とスコアアルゴリズムを提案する。 祖先グラフの正規化確率スコアは、Cの祖先集合に制限されたコライダーパスを介して接続される頂点の'ac-connected subsets''に関する多変量情報から推定される。 この計算戦略は、最大2コライダーパスを含むAC接続サブセットからの情報提供に制限されているものの、ベンチマークデータセットの挑戦に対して最先端の因果探索法より優れていることを示す。

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