論文の概要: A Primer on Deep Learning for Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04442v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 21:08:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 01:12:37.876374
• Title: A Primer on Deep Learning for Causal Inference
• Title（参考訳）: 因果推論のための深層学習プライマー
• Authors: Bernard Koch, Tim Sainburg, Pablo Geraldo, Song Jiang, Yizhou Sun, Jacob Gates Foster
• Abstract要約: このレビューは、潜在的な結果の枠組みの下で、ディープニューラルネットワークを用いた因果推論のための新たな文献を体系化する。 深層学習を用いて不均一な治療効果を推定・予測し、因果推論を非線形、時間変化、テキスト、ネットワーク、画像にエンコードされた設定にまで拡張する方法について、直感的な紹介を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.385500852897245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This review systematizes the emerging literature for causal inference using deep neural networks under the potential outcomes framework. It provides an intuitive introduction on how deep learning can be used to estimate/predict heterogeneous treatment effects and extend causal inference to settings where confounding is non-linear, time varying, or encoded in text, networks, and images. To maximize accessibility, we also introduce prerequisite concepts from causal inference and deep learning. The survey differs from other treatments of deep learning and causal inference in its sharp focus on observational causal estimation, its extended exposition of key algorithms, and its detailed tutorials for implementing, training, and selecting among deep estimators in Tensorflow 2 available at github.com/kochbj/Deep-Learning-for-Causal-Inference.
• Abstract（参考訳）: このレビューは、潜在的な結果の枠組みの下でディープニューラルネットワークを用いた因果推論の新たな文献を体系化する。 深層学習を用いて不均一な治療効果を推定・予測し、因果推論を非線形、時間変化、テキスト、ネットワーク、画像にエンコードされた設定にまで拡張する方法について、直感的な紹介を提供する。 アクセシビリティを最大化するために,因果推論やディープラーニングといった前提概念も導入する。 この調査は、観察因果推定、キーアルゴリズムの拡張展開、および、github.com/kochbj/deep-Learning-for-Causal-Inferenceで利用可能なTensorflow 2の深部推定器の実装、訓練、選択に関する詳細なチュートリアルに重点を置いている他の深部学習と因果推論の処理とは異なる。

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