論文の概要: Building causation links in stochastic nonlinear systems from data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07701v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 13:07:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.318994
• Title: Building causation links in stochastic nonlinear systems from data
• Title（参考訳）: データからの確率非線形システムにおける因果関係の構築
• Authors: Sergio Chibbaro, Cyril Furtlehner, Théo Marchetta, Andrei-Tiberiu Pantea, Davide Rossetti,
• Abstract要約: 因果関係は、私たちを取り巻く世界を理解する上で、基本的な役割を果たす。 因果関係を識別し理解する能力は、情報的な意思決定、成果の予測、効果的な戦略の開発に不可欠である。 近年、機械学習(ML)の分野は強力なツールとして登場し、隠れた因果関係のメカニズムを解明し、複雑なシステムを理解するための新たな機会を提供している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1053323925902956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal relationships play a fundamental role in understanding the world around us. The ability to identify and understand cause-effect relationships is critical to making informed decisions, predicting outcomes, and developing effective strategies. However, deciphering causal relationships from observational data is a difficult task, as correlations alone may not provide definitive evidence of causality. In recent years, the field of machine learning (ML) has emerged as a powerful tool, offering new opportunities for uncovering hidden causal mechanisms and better understanding complex systems. In this work, we address the issue of detecting the intrinsic causal links of a large class of complex systems in the framework of the response theory in physics. We develop some theoretical ideas put forward by [1], and technically we use state-of-the-art ML techniques to build up models from data. We consider both linear stochastic and non-linear systems. Finally, we compute the asymptotic efficiency of the linear response based causal predictor in a case of large scale Markov process network of linear interactions.
• Abstract（参考訳）: 因果関係は、私たちを取り巻く世界を理解する上で、基本的な役割を果たす。 因果関係を識別し理解する能力は、情報的な意思決定、成果の予測、効果的な戦略の開発に不可欠である。 しかし、因果関係を観測データから解読することは難しい課題であり、相関だけで因果関係の明確な証拠は得られない。 近年、機械学習(ML)の分野は強力なツールとして登場し、隠れた因果関係のメカニズムを解明し、複雑なシステムを理解するための新たな機会を提供している。 本研究では,物理における応答論の枠組みにおいて,多種多様な複雑系の固有因果関係を検出する問題に対処する。 我々は[1]によって提唱された理論的アイデアを開発し、技術的には最先端のML技術を使ってデータからモデルを構築する。 線形確率系と非線形系の両方を考える。 最後に,線形応答に基づく因果予測器の漸近効率を計算する。

関連論文リスト

• REX: Causal Discovery based on Machine Learning and Explainability techniques [0.13108652488669734]
  本稿では、機械学習(ML)モデルと説明可能性技術、特にShapley値を組み合わせた因果発見手法であるREXを紹介する。 REXは、非線形および付加的なノイズモデルを含む様々なデータ生成プロセスにおいて、最先端の因果発見手法より優れている。 REXは予測モデリングと因果推論のギャップを埋め、複雑な因果構造を理解する効果的なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-22T08:23:10Z)
• Failure Modes of LLMs for Causal Reasoning on Narratives [51.19592551510628]
  世界の知識と論理的推論の相互作用について検討する。 最先端の大規模言語モデル(LLM)は、しばしば表面的な一般化に依存している。 タスクの単純な再構成により、より堅牢な推論行動が引き起こされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T12:48:58Z)
• DAG-aware Transformer for Causal Effect Estimation [0.8192907805418583]
  因果推論は、医療、経済学、社会科学などの分野における重要な課題である。 本稿では,これらの課題を克服する因果推論のためのトランスフォーマーを用いた新しい手法を提案する。 我々のモデルの中核となる革新は、注意機構に直接因果非巡回グラフ(DAG)を統合することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T23:17:58Z)
• Online Multi-modal Root Cause Analysis [61.94987309148539]
  ルート原因分析(RCA)は、マイクロサービスシステムにおける障害の根本原因の特定に不可欠である。 既存のオンラインRCAメソッドは、マルチモーダルシステムにおける複雑な相互作用を見渡す単一モーダルデータのみを処理する。 OCEANは、根本原因の局在化のための新しいオンラインマルチモーダル因果構造学習手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T21:47:36Z)
• Multi-modal Causal Structure Learning and Root Cause Analysis [67.67578590390907]
  根本原因局所化のためのマルチモーダル因果構造学習手法であるMulanを提案する。 ログ選択言語モデルを利用してログ表現学習を行い、ログシーケンスを時系列データに変換する。 また、モダリティの信頼性を評価し、最終因果グラフを共同学習するための新しいキーパフォーマンスインジケータ対応アテンション機構も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T05:50:38Z)
• Causal reasoning in typical computer vision tasks [11.95181390654463]
  因果理論は、データバイアスの影響を受けない本質的な因果構造をモデル化し、突発的な相関を避けるのに有効である。 本稿では,一般的な視覚・視覚言語タスクにおける既存の因果的手法(セグメンテーション,オブジェクト検出,画像キャプションなど)を包括的にレビューすることを目的とする。 今後のロードマップも提案され、因果論の開発と他の複雑なシーンやシステムへの応用が促進される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T07:01:57Z)
• Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
  ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。 提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T08:30:51Z)
• Learning Neural Causal Models with Active Interventions [83.44636110899742]
  本稿では,データ生成プロセスの根底にある因果構造を素早く識別する能動的介入ターゲット機構を提案する。 本手法は,ランダムな介入ターゲティングと比較して,要求される対話回数を大幅に削減する。 シミュレーションデータから実世界のデータまで,複数のベンチマークにおいて優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T13:10:37Z)
• Neural Relational Inference with Efficient Message Passing Mechanisms [10.329082213561785]
  本稿では,これらの問題に対処するための構造的事前知識を持つグラフニューラルネットワークに,効率的なメッセージパッシング機構を導入する。 すべての関係の共存を捕捉する関係相互作用機構を提案し、エラーの蓄積を緩和するために履歴情報を用いてアテンポラルメッセージパッシング機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-23T11:27:31Z)
• Causal Discovery from Incomplete Data: A Deep Learning Approach [21.289342482087267]
  因果構造探索と因果構造探索を反復的に行うために, 因果学習を提案する。 ICLは、異なるデータメカニズムで最先端の手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-15T14:28:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。