論文の概要: Interventional Sum-Product Networks: Causal Inference with Tractable Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10440v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 20:48:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 14:52:23.217177
• Title: Interventional Sum-Product Networks: Causal Inference with Tractable Probabilistic Models
• Title（参考訳）: Interventional Sum-Product Networks: Tractable Probabilistic Modelsによる因果推論
• Authors: Matej Ze\v{c}evi\'c, Devendra Singh Dhami, Athresh Karanam, Sriraam Natarajan and Kristian Kersting
• Abstract要約: 総生産ネットワークス(SPN)を用いた介入分布学習の問題点を考察する。 任意に介入した因果グラフを入力として、Pearlのdo-operatorを効果的に仮定する。 結果として生じる介入SPNは、個人の健康をテーマとした構造因果モデルによって動機づけられ、図示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.497268758016595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While probabilistic models are an important tool for studying causality, doing so suffers from the intractability of inference. As a step towards tractable causal models, we consider the problem of learning interventional distributions using sum-product net-works (SPNs) that are over-parameterized by gate functions, e.g., neural networks. Providing an arbitrarily intervened causal graph as input, effectively subsuming Pearl's do-operator, the gate function predicts the parameters of the SPN. The resulting interventional SPNs are motivated and illustrated by a structural causal model themed around personal health. Our empirical evaluation on three benchmark data sets as well as a synthetic health data set clearly demonstrates that interventional SPNs indeed are both expressive in modelling and flexible in adapting to the interventions.
• Abstract（参考訳）: 確率モデルは因果関係を研究する上で重要なツールであるが、推論の難しさに苦しむ。 トラクタブル因果モデルへの一歩として,ゲート関数(例えばニューラルネットワーク)によってオーバーパラメータ化される総積ネットワーク(SPN)を用いて介入分布を学習する問題を検討する。 任意に介入した因果グラフを入力とし、パールのdo-operatorを効果的に仮定すると、ゲート関数はSPNのパラメータを予測する。 結果として生じる介入SPNは、個人の健康をテーマとした構造因果モデルによって動機づけられ、図示される。 3つのベンチマークデータセットと合成健康データセットに関する経験的評価は、介入SPNがモデリングにおいて表現力があり、介入に適応するのに柔軟であることを明確に示しています。

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