AAAI2024论文合集解读|Multi-granularity Causal Structure Learning-water-merged

论文标题

Multi-granularity Causal Structure Learning 多粒度因果结构学习

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论文作者

Jiaxuan Liang, Jun Wang, Guoxian Yu, Shuyin Xia, Guoyin Wang

内容简介

本文提出了一种新颖的方法，称为多粒度因果结构学习（MgCSL），旨在揭示和理解自然现象背后的因果机制。现有的因果学习算法主要关注单个变量的孤立效应，忽视了多个变量之间复杂的相互作用及其集体行为模式。MgCSL通过稀疏自动编码器（SAE）探索从微观变量到宏观变量的粗粒化策略，并利用多层感知器（MLP）深入研究变量之间的因果关系。为了提高在高维数据上的有效性，MgCSL引入了简化的非循环约束，以有效地搜索有向无环图（DAG）。实验结果表明，MgCSL在多个基准测试中表现优异，并在功能性磁共振成像（fMRI）数据集上发现了可解释的因果关系。

分点关键点

1. 多粒度因果结构学习的创新

   • MgCSL方法突破了传统因果学习算法仅关注微观变量的局限，首次提出跨越微观和宏观变量的多粒度因果结构学习。这种方法能够更全面地捕捉复杂系统中的因果关系，具有重要的实际应用价值。
     

2. 稀疏自动编码器的应用

   • MgCSL利用稀疏自动编码器（SAE）来自动粗粒化微变量为潜在的宏变量。通过引入稀疏性项，MgCSL能够有效提取宏变量，并在此基础上建模潜在的因果机制。
     

3. 简化的非循环约束

   • 为了提高搜索效率，MgCSL引入了一种简化的非循环约束，允许在多个粒度上强制执行无环性。这一创新使得在高维数据中搜索DAG变得更加高效。
     

4. 实验结果与应用

   • 实验结果表明，MgCSL在多个竞争基线中表现优越，能够从fMRI数据中识别出多粒度的因果关系。这一发现为理解复杂生物系统提供了新的视角。

论文代码

代码链接：https://github.com/username/MgCSL

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中文关键词

1. 多粒度因果结构
2. 稀疏自动编码器
3. 有向无环图
4. 因果学习
5. 高维数据
6. 功能性磁共振成像