論文の概要: Independent mechanism analysis, a new concept?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05200v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 16:45:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 15:32:19.583186
• Title: Independent mechanism analysis, a new concept?
• Title（参考訳）: 独立したメカニズム分析、新しい概念?
• Authors: Luigi Gresele, Julius von K\"ugelgen, Vincent Stimper, Bernhard Sch\"olkopf, Michel Besserve
• Abstract要約: Identifiabilityは、通常観察される変数が生成プロセスに含まれる設定で回復することができる。 我々は,非線形ブラインド音源分離における非識別性問題の多くを回避できるという理論的,実証的な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2548794659022393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Independent component analysis provides a principled framework for unsupervised representation learning, with solid theory on the identifiability of the latent code that generated the data, given only observations of mixtures thereof. Unfortunately, when the mixing is nonlinear, the model is provably nonidentifiable, since statistical independence alone does not sufficiently constrain the problem. Identifiability can be recovered in settings where additional, typically observed variables are included in the generative process. We investigate an alternative path and consider instead including assumptions reflecting the principle of independent causal mechanisms exploited in the field of causality. Specifically, our approach is motivated by thinking of each source as independently influencing the mixing process. This gives rise to a framework which we term independent mechanism analysis. We provide theoretical and empirical evidence that our approach circumvents a number of nonidentifiability issues arising in nonlinear blind source separation.
• Abstract（参考訳）: 独立成分分析(Independent component analysis)は、教師なし表現学習のための原則化されたフレームワークを提供する。 残念ながら、混合が非線形である場合、統計的独立性だけでは問題が十分に制約されないため、モデルは証明可能でない。 Identifiabilityは、通常観察される変数が生成プロセスに含まれる設定で回復することができる。 代替経路を調査し,その代わりに,因果関係の分野において活用される独立因果機構の原理を反映した仮定を検討する。 具体的には、それぞれのソースが混合プロセスに独立に影響を及ぼすと考えることによって、我々のアプローチを動機付けている。 これにより、独立メカニズム分析と呼ばれるフレームワークが生まれます。 我々は,非線形ブラインド音源分離における非識別性問題の多くを回避できるという理論的,実証的な証拠を提供する。

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