論文の概要: Kolmogorov-Arnold Networks for Time Series Granger Causality Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08958v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 15:26:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:25:23.655791
• Title: Kolmogorov-Arnold Networks for Time Series Granger Causality Inference
• Title（参考訳）: 時系列グランガー因果推論のためのコルモゴロフ・アルノルドネットワーク
• Authors: Meiliang Liu, Yunfang Xu, Zijin Li, Zhengye Si, Xiaoxiao Yang, Xinyue Yang, Zhiwen Zhao,
• Abstract要約: 我々は最近提案されたコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)を因果推論の領域に拡張する新しいアーキテクチャを提案する。 カン層から基底重みを抽出することにより、KANGCIは時系列からグレンジャー因果関係を効果的に推定する。 また,元の時系列や時間反転時系列からより優れた推論性能を持つ因果関係を自動的に選択するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3401966602181168
• License:
• Abstract: We propose the Granger causality inference Kolmogorov-Arnold Networks (KANGCI), a novel architecture that extends the recently proposed Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) to the domain of causal inference. By extracting base weights from KAN layers and incorporating the sparsity-inducing penalty and ridge regularization, KANGCI effectively infers the Granger causality from time series. Additionally, we propose an algorithm based on time-reversed Granger causality that automatically selects causal relationships with better inference performance from the original or time-reversed time series or integrates the results to mitigate spurious connectivities. Comprehensive experiments conducted on Lorenz-96, Gene regulatory networks, fMRI BOLD signals, VAR, and real-world EEG datasets demonstrate that the proposed model achieves competitive performance to state-of-the-art methods in inferring Granger causality from nonlinear, high-dimensional, and limited-sample time series.
• Abstract（参考訳）: 我々は,最近提案されたKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を因果推論の領域に拡張した新しいアーキテクチャであるKANGCI(Granger causality inference)を提案する。 カン層から塩基重を抽出し、スペーサを誘導するペナルティと隆起規則化を取り入れることで、KANGCIは時系列からグレンジャー因果関係を効果的に推定する。 さらに、時間反転グランガー因果関係に基づくアルゴリズムを提案し、元の時系列や時間反転時系列から推論性能のよい因果関係を自動選択したり、結果を統合して刺激的な接続性を緩和する。 Lorenz-96, Gene regulatory network, fMRI BOLD signal, VAR, and real-world EEG datasets で実施された総合的な実験により、提案モデルは、非線形、高次元、リミテッドサンプル時系列からグランガー因果関係を推定する最先端の手法と競合する性能を発揮することを示した。

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