論文の概要: Relational Causal Models with Cycles:Representation and Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10706v1
- Date: Tue, 22 Feb 2022 07:37:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-24 01:37:39.173537
- Title: Relational Causal Models with Cycles:Representation and Reasoning
- Title（参考訳）: サイクルを伴う関係因果モデル:表現と推論
- Authors: Ragib Ahsan, David Arbour, Elena Zheleva
- Abstract要約: フィードバックループによるリレーショナルシステムを理解するための新しい基準であるリレーショナル$sigma$-セパレーションを導入する。
我々は$sigma$-AGGの完全性に必要な条件を示し、リレーショナル$sigma$-セパレーションは任意の長さの1つ以上のサイクルの存在下で健全かつ完備であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.10327013845982
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causal reasoning in relational domains is fundamental to studying real-world
social phenomena in which individual units can influence each other's traits
and behavior. Dynamics between interconnected units can be represented as an
instantiation of a relational causal model; however, causal reasoning over such
instantiation requires additional templating assumptions that capture feedback
loops of influence. Previous research has developed lifted representations to
address the relational nature of such dynamics but has strictly required that
the representation has no cycles. To facilitate cycles in relational
representation and learning, we introduce relational $\sigma$-separation, a new
criterion for understanding relational systems with feedback loops. We also
introduce a new lifted representation, $\sigma$-abstract ground graph which
helps with abstracting statistical independence relations in all possible
instantiations of the cyclic relational model. We show the necessary and
sufficient conditions for the completeness of $\sigma$-AGG and that relational
$\sigma$-separation is sound and complete in the presence of one or more cycles
with arbitrary length. To the best of our knowledge, this is the first work on
representation of and reasoning with cyclic relational causal models.
- Abstract（参考訳）: 関係領域における因果推論は、個々の単位が互いに特性や行動に影響を及ぼす現実世界の社会現象を研究するのに基礎がある。
相互接続ユニット間のダイナミクスは、関係因果モデルのインスタンス化として表現できるが、そのようなインスタンス化に対する因果推論には、影響のフィードバックループをキャプチャする追加のテンプレート仮定が必要である。
これまでの研究は、そのようなダイナミクスのリレーショナルな性質に対処するために解き放たれた表現を開発してきたが、その表現にはサイクルがないことを厳密に要求してきた。
関係表現と学習のサイクルを容易にするために、フィードバックループを用いた関係システムを理解するための新しい基準であるrelational $\sigma$-separationを導入する。
また、新しい拡張表現である$\sigma$-abstract 基底グラフを導入し、循環関係モデルの全ての可能なインスタンス化において統計的独立関係を抽象化するのに役立つ。
我々は、$\sigma$-AGGの完全性に必要な必要十分条件を示し、リレーショナル$\sigma$-分離は任意の長さの1つ以上のサイクルの存在下で健全かつ完備であることを示す。
私たちの知る限りでは、これは循環関係因果モデルによる表現と推論に関する最初の仕事です。
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