Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multiagent scenarios

論文の概要: Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multiagent scenarios

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01900v4
Date: Sat, 17 Feb 2024 12:25:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-21 07:45:56.066459
Title: Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multiagent scenarios
Title（参考訳）: 複雑なマルチエージェントシナリオにおける反事実的治療結果の推定
Authors: Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, Atsushi Kuribayashi, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara, Kazuya Takeda
Abstract要約: 対実的長期予測を用いた個別治療効果(ITE)の推定は、そのような介入を評価するために実用的である。本稿では,マルチエージェントシステムにおける解釈可能な,非実効的リカレントネットワークを提案し,介入の効果を推定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.919561391684024
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Evaluation of intervention in a multiagent system, e.g., when humans should intervene in autonomous driving systems and when a player should pass to teammates for a good shot, is challenging in various engineering and scientific fields. Estimating the individual treatment effect (ITE) using counterfactual long-term prediction is practical to evaluate such interventions. However, most of the conventional frameworks did not consider the time-varying complex structure of multiagent relationships and covariate counterfactual prediction. This may lead to erroneous assessments of ITE and difficulty in interpretation. Here we propose an interpretable, counterfactual recurrent network in multiagent systems to estimate the effect of the intervention. Our model leverages graph variational recurrent neural networks and theory-based computation with domain knowledge for the ITE estimation framework based on long-term prediction of multiagent covariates and outcomes, which can confirm the circumstances under which the intervention is effective. On simulated models of an automated vehicle and biological agents with time-varying confounders, we show that our methods achieved lower estimation errors in counterfactual covariates and the most effective treatment timing than the baselines. Furthermore, using real basketball data, our methods performed realistic counterfactual predictions and evaluated the counterfactual passes in shot scenarios.
Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムにおける介入の評価(例えば、人間が自律運転システムに介入すべき時や、プレーヤがチームメイトに良いショットを渡すべき時など)は、様々な工学や科学分野において困難である。対人的長期予測を用いた個別治療効果(ite)の推定は,これらの介入を評価するのに有用である。しかし、従来のフレームワークの多くは、マルチエージェント関係の時間変化する複雑な構造や、反事実予測を考慮していなかった。これは ite の誤った評価と解釈の難しさにつながる可能性がある。本稿では,マルチエージェントシステムにおける解釈可能で反事実的再帰的ネットワークを提案し,介入の効果を推定する。本モデルでは,マルチエージェント共変量および結果の長期予測に基づいて,グラフ変動リカレントニューラルネットワークとITE推定フレームワークのドメイン知識を用いた理論ベース計算を利用して,介入が有効な状況を確認する。自動走行車と生体エージェントのシミュレーションモデルについて, 提案手法は, 正則共変量における推定誤差の低減と, ベースラインよりも効果的な処理タイミングを達成できたことを示す。さらに,実際のバスケットボールデータを用いて現実的な対実予測を行い,ショットシナリオにおける対実パスを評価した。

関連論文リスト

Causal Contrastive Learning for Counterfactual Regression Over Time [3.3523758554338734]
本稿では, 長期予測を重視した, 反実的回帰に対するユニークなアプローチを提案する。 Causal Transformerのような既存のモデルから切り離し、我々のアプローチは長期的な予測にRNNを使うことの有効性を強調します。提案手法は, 合成データと実世界のデータの両方を用いて, 最先端の対物推定結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-01T19:07:25Z)
Neural Interaction Energy for Multi-Agent Trajectory Prediction [55.098754835213995]
ニューラル・インタラクション・エナジー(MATE)によるマルチエージェント軌道予測(Multi-Agent Trajectory Prediction)というフレームワークを導入する。 MATEは神経相互作用エネルギーを用いてエージェントの対話運動を評価する。時間的安定性を高めるために,エージェント間相互作用制約とエージェント内動作制約という2つの制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-25T12:47:47Z)
Deep Ensembles Meets Quantile Regression: Uncertainty-aware Imputation for Time Series [49.992908221544624]
時系列データは、しばしば多くの欠落した値を示し、これは時系列計算タスクである。従来の深層学習法は時系列計算に有効であることが示されている。本研究では,不確実性のある高精度な計算を行う非生成時系列計算法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-03T05:52:30Z)
CF-GODE: Continuous-Time Causal Inference for Multi-Agent Dynamical Systems [29.358010668392208]
マルチエージェント力学系における実測結果の予測方法について検討する。時間的因果推論に関する既存の研究は、単位が互いに独立であるという仮定に依存している。本稿では,因果モデルであるCounterFactual GraphODEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-20T00:50:09Z)
Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments [15.208067770012283]
公衆衛生・臨床科学における意思決定には, 治療の非現実的な結果の推定が不可欠である。そこで本研究では, 時間変化処理下で, 反実例を生成できる新しい条件生成フレームワークを提案する。合成データと実世界のデータの両方を用いて,本手法の徹底的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-25T05:45:53Z)
A Closer Look at the Intervention Procedure of Concept Bottleneck Models [18.222350428973343]
概念ボトルネックモデル(コンセプションボトルネックモデル、CBM)は、その高レベルな概念に基づいて与えられた入力のターゲット応答を予測する、解釈可能なニューラルネットワークモデルのクラスである。 CBMは、ドメインの専門家が予測された概念に介入し、テスト時に間違いを修正できるので、最後にもっと正確なタスク予測ができる。本研究では,介入効果を向上させるために介入概念を選択する様々な方法を開発し,異なる状況下でどのように進化するかを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-28T02:37:24Z)
TCFimt: Temporal Counterfactual Forecasting from Individual Multiple Treatment Perspective [50.675845725806724]
個別多面的治療の観点からの時間的対実予測の包括的枠組み(TCFimt)を提案する。 TCFimtは、選択と時間変化バイアスを軽減するためにSeq2seqフレームワークの逆タスクを構築し、比較学習ベースのブロックを設計し、混合処理効果を分離した主治療効果と因果相互作用に分解する。提案手法は, 特定の治療法による今後の結果予測と, 最先端手法よりも最適な治療タイプとタイミングを選択する上で, 良好な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-17T15:01:05Z)
Neural Causal Models for Counterfactual Identification and Estimation [62.30444687707919]
本稿では,ニューラルモデルによる反事実文の評価について検討する。まず、神経因果モデル(NCM)が十分に表現可能であることを示す。第2に,反事実分布の同時同定と推定を行うアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-30T18:29:09Z)
Probabilistic AutoRegressive Neural Networks for Accurate Long-range Forecasting [6.295157260756792]
確率的自己回帰ニューラルネットワーク(PARNN)について紹介する。 PARNNは、非定常性、非線形性、非調和性、長距離依存、カオスパターンを示す複雑な時系列データを扱うことができる。本研究では,Transformers,NBeats,DeepARなどの標準統計モデル,機械学習モデル,ディープラーニングモデルに対して,PARNNの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-01T17:57:36Z)
Estimating Counterfactual Treatment Outcomes over Time Through Adversarially Balanced Representations [114.16762407465427]
時間とともに治療効果を推定するためにCRN(Counterfactual Recurrent Network)を導入する。 CRNは、患者履歴のバランスの取れた表現を構築するために、ドメイン敵のトレーニングを使用する。本モデルでは, 正解率の予測と適切な治療時期の選択において, 誤差の低減を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-10T20:47:36Z)
Generalization Bounds and Representation Learning for Estimation of Potential Outcomes and Causal Effects [61.03579766573421]
代替薬に対する患者一人の反応など,個人レベルの因果効果の推定について検討した。我々は,表現の誘導的処理群距離を正規化することにより,境界を最小化する表現学習アルゴリズムを考案した。これらのアルゴリズムを拡張して、重み付き表現を同時に学習し、治療群距離をさらに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-21T10:16:33Z)

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。