Nonlinear causal discovery with additive noise models

计算机科学 因果模型 噪音(视频) 非线性系统 集合(抽象数据类型) 过程(计算) 线性模型 算法 数学 人工智能 机器学习 统计 物理 量子力学 图像(数学) 程序设计语言 操作系统
作者
Patrik O. Hoyer,Dominik Janzing,Joris M. Mooij,Jonas Peters,Bernhard Schölkopf
出处
期刊:Neural Information Processing Systems 卷期号:21: 689-696 被引量:622
链接
摘要

The discovery of causal relationships between a set of observed variables is a fundamental problem in science. For continuous-valued data linear acyclic causal models with additive noise are often used because these models are well understood and there are well-known methods to fit them to data. In reality, of course, many causal relationships are more or less nonlinear, raising some doubts as to the applicability and usefulness of purely linear methods. In this contribution we show that the basic linear framework can be generalized to nonlinear models. In this extended framework, nonlinearities in the data-generating process are in fact a blessing rather than a curse, as they typically provide information on the underlying causal system and allow more aspects of the true data-generating mechanisms to be identified. In addition to theoretical results we show simulations and some simple real data experiments illustrating the identification power provided by nonlinearities.

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