論文の概要: Multi-View Causal Discovery without Non-Gaussianity: Identifiability and Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20115v3
• Date: Fri, 26 Sep 2025 15:48:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 16:35:18.816218
• Title: Multi-View Causal Discovery without Non-Gaussianity: Identifiability and Algorithms
• Title（参考訳）: 非ガウス性のない多視点因果発見:識別可能性とアルゴリズム
• Authors: Ambroise Heurtebise, Omar Chehab, Pierre Ablin, Alexandre Gramfort, Aapo Hyvärinen,
• Abstract要約: 因果発見は、通常、非ガウス性のようなデータ生成モデルに対する強い仮定に依存する難しい問題である。 ここでは、この多視点構造を利用して、弱い仮定で因果発見を行う。 本稿では,複数視点因果探索アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.15672758767244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery is a difficult problem that typically relies on strong assumptions on the data-generating model, such as non-Gaussianity. In practice, many modern applications provide multiple related views of the same system, which has rarely been considered for causal discovery. Here, we leverage this multi-view structure to achieve causal discovery with weak assumptions. We propose a multi-view linear Structural Equation Model (SEM) that extends the well-known framework of non-Gaussian disturbances by alternatively leveraging correlation over views. We prove the identifiability of the model for acyclic SEMs. Subsequently, we propose several multi-view causal discovery algorithms, inspired by single-view algorithms (DirectLiNGAM, PairwiseLiNGAM, and ICA-LiNGAM). The new methods are validated through simulations and applications on neuroimaging data, where they enable the estimation of causal graphs between brain regions.
• Abstract（参考訳）: 因果発見は、通常、非ガウス性のようなデータ生成モデルに対する強い仮定に依存する難しい問題である。 実際には、多くの現代的なアプリケーションが同じシステムの複数の関連するビューを提供しており、因果発見のために考慮されることはめったにない。 ここでは、この多視点構造を利用して、弱い仮定で因果発見を行う。 我々は、ビュー上の相関を利用して、非ガウス乱のよく知られた枠組みを拡張する多視点線形構造方程式モデル(SEM)を提案する。 非環状SEMに対するモデルの同定可能性を証明する。 続いて,DirectLiNGAM,PairwiseLiNGAM,ICA-LiNGAMなどの単一ビューアルゴリズムに着想を得た多視点因果探索アルゴリズムを提案する。 新しい手法は、脳領域間の因果グラフの推定を可能にする、神経画像データへのシミュレーションと応用を通じて検証される。

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