論文の概要: Variational Auto-Encoder Architectures that Excel at Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06486v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 22:37:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-15 13:02:41.689398
• Title: Variational Auto-Encoder Architectures that Excel at Causal Inference
• Title（参考訳）: Excelの因果推論における変分オートエンコーダアーキテクチャ
• Authors: Negar Hassanpour, Russell Greiner
• Abstract要約: 観測データから因果効果を推定することは、多くの種類の決定を下す上で重要である。 この課題に対処する1つのアプローチは、データの基礎となる要素の分解された表現を学習することである。 本稿では,変分オートエンコーダの最近の進歩を基盤とした生成的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.731576721694648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating causal effects from observational data (at either an individual -- or a population -- level) is critical for making many types of decisions. One approach to address this task is to learn decomposed representations of the underlying factors of data; this becomes significantly more challenging when there are confounding factors (which influence both the cause and the effect). In this paper, we take a generative approach that builds on the recent advances in Variational Auto-Encoders to simultaneously learn those underlying factors as well as the causal effects. We propose a progressive sequence of models, where each improves over the previous one, culminating in the Hybrid model. Our empirical results demonstrate that the performance of all three proposed models are superior to both state-of-the-art discriminative as well as other generative approaches in the literature.
• Abstract（参考訳）: 観察データ(個人または人口レベル)から因果効果を推定することは、多くのタイプの意思決定に不可欠である。 この課題に対処する1つのアプローチは、データの基礎となる要因の分解された表現を学習することである。 本稿では,近年の変分オートエンコーダの進歩に基づく生成的アプローチを用いて,これらの要因と因果効果を同時に学習する。 本稿では,前モデルよりもそれぞれが改良され,ハイブリッドモデルに到達したモデル系列を提案する。 以上の結果から,提案する3つのモデルの性能は,最先端の判別法および他の生成的手法よりも優れていることが示された。

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