論文の概要: Amortized learning of neural causal representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09301v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 04:35:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:01:03.797733
• Title: Amortized learning of neural causal representations
• Title（参考訳）: 神経因果表現の償却学習
• Authors: Nan Rosemary Ke, Jane. X. Wang, Jovana Mitrovic, Martin Szummer, Danilo J. Rezende
• Abstract要約: 因果モデルでは、すべての介入の下でデータ生成プロセスをコンパクトかつ効率的に符号化することができる。 これらのモデルは、しばしばベイズ的ネットワークとして表現され、変数の数に劣るスケールを学習する。 ニューラルネットワークを用いた因果モデル学習のための,テキスト因果関係ネットワーク(CRN)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.140457813764554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal models can compactly and efficiently encode the data-generating process under all interventions and hence may generalize better under changes in distribution. These models are often represented as Bayesian networks and learning them scales poorly with the number of variables. Moreover, these approaches cannot leverage previously learned knowledge to help with learning new causal models. In order to tackle these challenges, we represent a novel algorithm called \textit{causal relational networks} (CRN) for learning causal models using neural networks. The CRN represent causal models using continuous representations and hence could scale much better with the number of variables. These models also take in previously learned information to facilitate learning of new causal models. Finally, we propose a decoding-based metric to evaluate causal models with continuous representations. We test our method on synthetic data achieving high accuracy and quick adaptation to previously unseen causal models.
• Abstract（参考訳）: 因果モデルは、すべての介入の下でデータ生成プロセスをコンパクトかつ効率的にエンコードすることができ、従って分布の変化によりより一般化することができる。 これらのモデルは、しばしばベイズ的ネットワークとして表現され、変数の数に劣るスケールを学習する。 さらに、これらのアプローチは、学習済みの知識を活用して新しい因果モデルを学ぶのに役立てることはできない。 これらの課題に取り組むために,ニューラルネットワークを用いた因果モデル学習のための新しいアルゴリズムである \textit{causal relational networks} (crn) を提案する。 CRNは連続表現を用いて因果モデルを表現するため、変数の数をはるかに増やすことができる。 これらのモデルは、新しい因果モデルの学習を容易にするために、以前に学習した情報も取り入れる。 最後に,連続表現を用いた因果モデル評価のための復号化基準を提案する。 提案手法は,従来見られなかった因果関係モデルに高精度かつ迅速に適応する合成データについて検証する。

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