論文の概要: MetaCaDI: A Meta-Learning Framework for Scalable Causal Discovery with Unknown Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22298v1
• Date: Sat, 25 Oct 2025 13:59:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.509403
• Title: MetaCaDI: A Meta-Learning Framework for Scalable Causal Discovery with Unknown Interventions
• Title（参考訳）: MetaCaDI - 未知の介入によるスケーラブルな因果発見のためのメタ学習フレームワーク
• Authors: Hans Jarett Ong, Yoichi Chikahara, Tomoharu Iwata,
• Abstract要約: 本稿では,メタ学習問題として,因果グラフと未知の介入を共同で発見する最初のフレームワークであるMetaCaDIを紹介する。 重要な革新は、我々のモデルの分析的適応であり、これは、高価で不安定な勾配ベースの双レベル最適化をバイパスするためにクローズドフォームのソリューションを使用する。 因果グラフのリカバリと、最大10のデータインスタンスからの介入ターゲットの特定の両方に優れており、データスカースシナリオにおける堅牢性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.13509245960298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncovering the underlying causal mechanisms of complex real-world systems remains a significant challenge, as these systems often entail high data collection costs and involve unknown interventions. We introduce MetaCaDI, the first framework to cast the joint discovery of a causal graph and unknown interventions as a meta-learning problem. MetaCaDI is a Bayesian framework that learns a shared causal graph structure across multiple experiments and is optimized to rapidly adapt to new, few-shot intervention target prediction tasks. A key innovation is our model's analytical adaptation, which uses a closed-form solution to bypass expensive and potentially unstable gradient-based bilevel optimization. Extensive experiments on synthetic and complex gene expression data demonstrate that MetaCaDI significantly outperforms state-of-the-art methods. It excels at both causal graph recovery and identifying intervention targets from as few as 10 data instances, proving its robustness in data-scarce scenarios.
• Abstract（参考訳）: 複雑な現実世界のシステムの因果関係を明らかにすることは、しばしば高いデータ収集コストと未知の介入を伴うため、大きな課題である。 本稿では,メタ学習問題として,因果グラフと未知の介入を共同で発見する最初のフレームワークであるMetaCaDIを紹介する。 MetaCaDIは、複数の実験で共通因果グラフ構造を学習するベイズ的なフレームワークであり、新しい、数発の介入対象予測タスクに迅速に適応するように最適化されている。 重要な革新は、我々のモデルの分析的適応であり、これは、高価で不安定な勾配ベースの双レベル最適化をバイパスするためにクローズドフォームのソリューションを使用する。 合成および複雑な遺伝子発現データに対する大規模な実験により、MetaCaDIは最先端の手法よりも著しく優れていることが示された。 因果グラフのリカバリと、最大10のデータインスタンスからの介入ターゲットの特定の両方に優れており、データスカースシナリオにおける堅牢性を示している。

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