論文の概要: Diffusion Causal Models for Counterfactual Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10166v1
- Date: Mon, 21 Feb 2022 12:23:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-22 17:04:37.066626
- Title: Diffusion Causal Models for Counterfactual Estimation
- Title(参考訳): 偽物推定のための拡散因果モデル
- Authors: Pedro Sanchez and Sotirios A. Tsaftaris
- Abstract要約: 本稿では,観測画像データから因果構造を推定する作業について考察する。
Diff-SCMは,近年の発電エネルギーモデルの発展を基盤とした構造因果モデルである。
Diff-SCMはMNISTデータに基づくベースラインよりも現実的で最小限のデファクトアルを生成しており、ImageNetデータにも適用可能である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.438307666925425
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider the task of counterfactual estimation from observational imaging
data given a known causal structure. In particular, quantifying the causal
effect of interventions for high-dimensional data with neural networks remains
an open challenge. Herein we propose Diff-SCM, a deep structural causal model
that builds on recent advances of generative energy-based models. In our
setting, inference is performed by iteratively sampling gradients of the
marginal and conditional distributions entailed by the causal model.
Counterfactual estimation is achieved by firstly inferring latent variables
with deterministic forward diffusion, then intervening on a reverse diffusion
process using the gradients of an anti-causal predictor w.r.t the input.
Furthermore, we propose a metric for evaluating the generated counterfactuals.
We find that Diff-SCM produces more realistic and minimal counterfactuals than
baselines on MNIST data and can also be applied to ImageNet data. Code is
available https://github.com/vios-s/Diff-SCM.
- Abstract(参考訳): 本稿では,観測画像データから因果構造を推定する作業について考察する。
特に、ニューラルネットワークによる高次元データに対する介入の因果効果の定量化は、未解決の課題である。
本稿では, 発電エネルギーモデルの最新技術に基づく深部構造因果モデルDiff-SCMを提案する。
この設定では,因果モデルによる境界分布と条件分布の勾配を反復的にサンプリングすることで推論を行う。
反事実推定は、まず決定論的前方拡散を伴う潜在変数を推論し、その後、入力を反コーサル予測器w.r.tの勾配を用いて逆拡散過程に干渉することで達成される。
さらに,生成した偽物を評価する指標を提案する。
Diff-SCMはMNISTデータに基づくベースラインよりも現実的で最小限のデファクトアルを生成しており、ImageNetデータにも適用可能である。
コードはhttps://github.com/vios-s/Diff-SCMで入手できる。
関連論文リスト
- Reconstructing Graph Diffusion History from a Single Snapshot [91.9168290827762]
A single SnapsHot (DASH) から拡散履歴を再構築するための新しいバリセンターの定式化を提案する。
本研究では,拡散パラメータ推定のNP硬度により,拡散パラメータの推定誤差が避けられないことを証明する。
また、DITTO(Diffusion hitting Times with Optimal proposal)という効果的な解法も開発している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T09:39:32Z) - Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring [71.76410266003917]
拡散モデル (DM) は画像劣化に導入され, 有望な性能を示した。
本稿では,階層型統合拡散モデル(HI-Diff)を提案する。
人工的および実世界のぼかしデータセットの実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T12:18:20Z) - ChiroDiff: Modelling chirographic data with Diffusion Models [132.5223191478268]
チャーログラフィーデータのための強力なモデルクラスである「拡散確率モデル(Denoising Diffusion Probabilistic Models)」やDDPMを導入している。
我々のモデルは「ChiroDiff」と呼ばれ、非自己回帰的であり、全体論的概念を捉えることを学び、したがって高い時間的サンプリングレートに回復する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-07T15:17:48Z) - Score Approximation, Estimation and Distribution Recovery of Diffusion
Models on Low-Dimensional Data [68.62134204367668]
本稿では,未知の低次元線形部分空間上でデータをサポートする場合の拡散モデルのスコア近似,推定,分布回復について検討する。
適切に選択されたニューラルネットワークアーキテクチャでは、スコア関数を正確に近似し、効率的に推定することができる。
推定スコア関数に基づいて生成された分布は、データ幾何学構造を捕捉し、データ分布の近傍に収束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T17:02:35Z) - Interventional and Counterfactual Inference with Diffusion Models [9.87466705221632]
本稿では,観察的,介入的,反ファクト的クエリに因果的に十分な設定で回答する問題を考察する。
本稿では拡散型因果モデル (DCM) を導入し, 独自の潜伏符号化を生成する因果メカニズムを学習する。
我々の実証評価は、因果クエリに応答する既存の最先端手法よりも大幅に改善されたことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-02T04:08:08Z) - Learning Latent Structural Causal Models [31.686049664958457]
機械学習タスクでは、画像ピクセルや高次元ベクトルのような低レベルのデータを扱うことが多い。
本稿では,潜在構造因果モデルの因果変数,構造,パラメータについて共同推論を行う,抽出可能な近似推定手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T20:09:44Z) - Harmonization with Flow-based Causal Inference [12.739380441313022]
本稿では, 医療データを調和させる構造因果モデル (SCM) に対して, 反実的推論を行う正規化フローに基づく手法を提案する。
我々は,この手法が最先端のアルゴリズムよりもドメイン間一般化に寄与することを示すために,複数の,大規模な実世界の医療データセットを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-12T19:57:35Z) - A Variational Perspective on Diffusion-Based Generative Models and Score
Matching [8.93483643820767]
連続時間生成拡散の確率推定のための変分フレームワークを導出する。
本研究は,プラグイン逆SDEの可能性の低い境界を最大化することと,スコアマッチング損失の最小化が等価であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T05:50:36Z) - Efficient Causal Inference from Combined Observational and
Interventional Data through Causal Reductions [68.6505592770171]
因果効果を推定する際の主な課題の1つである。
そこで本研究では,任意の数の高次元潜入共創者を置き換える新たな因果還元法を提案する。
パラメータ化縮小モデルを観測データと介入データから共同で推定する学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T14:29:07Z) - Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。
特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。
本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T12:23:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。