Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Computing an Optimal Abstraction for Structural Causal Models

論文の概要: Towards Computing an Optimal Abstraction for Structural Causal Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00894v1
Date: Mon, 1 Aug 2022 14:35:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-02 13:34:04.904069
Title: Towards Computing an Optimal Abstraction for Structural Causal Models
Title（参考訳）: 構造因果モデルのための最適抽象化の計算に向けて
Authors: Fabio Massimo Zennaro, Paolo Turrini, Theodoros Damoulas
Abstract要約: 我々は抽象学習の問題に焦点をあてる。我々は,情報損失の具体的な尺度を提案し,その新しい抽象化の学習への貢献について説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.17846886492361
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Working with causal models at different levels of abstraction is an important feature of science. Existing work has already considered the problem of expressing formally the relation of abstraction between causal models. In this paper, we focus on the problem of learning abstractions. We start by defining the learning problem formally in terms of the optimization of a standard measure of consistency. We then point out the limitation of this approach, and we suggest extending the objective function with a term accounting for information loss. We suggest a concrete measure of information loss, and we illustrate its contribution to learning new abstractions.
Abstract（参考訳）: 異なるレベルの抽象レベルで因果モデルを扱うことは、科学の重要な特徴である。既存の研究は、因果モデル間の抽象関係を正式に表現する問題を既に検討している。本稿では,抽象学習の問題に焦点をあてる。まず、一貫性の標準尺度の最適化の観点から学習問題を形式的に定義することから始める。そこで我々は,この手法の限界を指摘し,情報損失を考慮に入れた用語で目的関数を拡張することを提案する。我々は,情報損失の具体的な尺度を提案し,その新しい抽象化の学習への貢献を説明する。

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