arXiv · ML· Shicheng Fan, Nour Elhendawy, Jianle Sun, Ke Fang, Kun Zhang, Yihang Wang, Lu Cheng·· 9 小时前AI 评分24
MOSAIC：面向科学时间序列的模块发现与稀疏可辨识因果学习
MOSAIC: Module Discovery via Sparse Additive Identifiable Causal Learning for Scientific Time Series
AI 导读
MOSAIC 是一种稀疏时序 VAE，通过稀疏加性解码器实现可辨识因果学习，旨在科学时间序列中发现可解释的潜在变量模块。 该方法利用基于状态条件的时序变化识别潜在变量，并通过组 Lasso 估计器提供有限样本下的支持恢复保证，具备 ANOVA 主效应支持可辨识性。 MOSAIC 在 RNA 分子动力学、太阳风、ENSO 气候、田纳西东部过程及合成托卡马克基准测试中，实现了领域一致的变量组恢复。
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