Kernekoncepter
部分順序があれば、高次元のDAGを効率的に学習できる。
Resumé
この論文では、部分順序が与えられた場合に、変数間の因果関係を効率的に推定する新しいフレームワークが提案されています。主なアイデアは、部分順序情報を活用してスクリーニングループとサーチングループを使用して、真の有向非巡回グラフ(DAG)を復元することです。低次元および高次元の線形構造方程式モデル(SEM)に対して一貫性のある手法が提供されています。さらに、異なる層でのエッジ学習や複数層での拡張も議論されています。
Abstract
DAG構造の学習は計算的および統計的に困難。
部分順序情報を利用した新しいフレームワーク提案。
線形SEMにおける一貫性手法。
Introduction
DAGsは因果関係を捉えるため広く使用される。
部分順序情報を活用したDAG学習方法提案。
Learning Directed Graphs from Partial Orderings
部分順序情報を利用したDAG学習手法開発。
低次元および高次元での一貫性確認。
Problem Formulation
DAG G = (V, E) とノードセット V について考える。
層ごとのエッジ推定問題。
A New Framework
部分順序情報を活用した新しいフレームワーク提案。
条件付きマルコフブランケットの重要性強調。
Learning High-Dimensional DAGs from Partial Orderings
線形SEMに対する効率的な手法提案。
SISやlassoなど様々なスクリーニング手法議論。
Extensions and Other Considerations
層内エッジ推定方法議論。
複数層での拡張可能性探求。
Citater
"Given a valid causal ordering, DAG learning reduces to a variable selection problem."
"In high-dimensional settings, screening with lasso may result in smaller sets for the searching step."