論文の概要: Towards Identifiability of Interventional Stochastic Differential Equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15987v1
- Date: Wed, 21 May 2025 20:10:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.893434
- Title: Towards Identifiability of Interventional Stochastic Differential Equations
- Title（参考訳）: インターベンショナル確率微分方程式の同定可能性に向けて
- Authors: Aaron Zweig, Zaikang Lin, Elham Azizi, David Knowles,
- Abstract要約: 本結果より, 定常分布から得られたサンプルからSDEパラメータを一意に回収するための最初の証明可能なバウンダリが得られた。
合成データにおける真のパラメータの回復を実験的に検証し、理論的結果から動機付け、学習可能なアクティベーション関数を用いたパラメータ化の利点を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.249842620609683
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study identifiability of stochastic differential equation (SDE) models under multiple interventions. Our results give the first provable bounds for unique recovery of SDE parameters given samples from their stationary distributions. We give tight bounds on the number of necessary interventions for linear SDEs, and upper bounds for nonlinear SDEs in the small noise regime. We experimentally validate the recovery of true parameters in synthetic data, and motivated by our theoretical results, demonstrate the advantage of parameterizations with learnable activation functions.
- Abstract（参考訳）: 確率微分方程式(SDE)モデルの複数の介入下での同定可能性について検討する。
本結果より, 定常分布から得られたサンプルからSDEパラメータを一意に回収するための最初の証明可能なバウンダリが得られた。
我々は、線形SDEに必要な介入数と、小さな雑音状態における非線形SDEの上限について、厳密な境界を与える。
合成データにおける真のパラメータの回復を実験的に検証し、理論的結果から動機付け、学習可能なアクティベーション関数を用いたパラメータ化の利点を実証する。
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