Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variational Causal Inference

論文の概要: Variational Causal Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05935v3
Date: Tue, 22 Oct 2024 18:45:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-24 13:54:02.690221
Title: Variational Causal Inference
Title（参考訳）: 変分因果推論
Authors: Yulun Wu, Layne C. Price, Zichen Wang, Vassilis N. Ioannidis, Robert A. Barton, George Karypis,
Abstract要約: 対実的治療下での個人の潜在的な成果を推定することは難しい課題である。結果構築のための2つの主要な情報源を厳密に統合した深い変分ベイズ的枠組みを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.506997688252294
License:
Abstract: Estimating an individual's potential outcomes under counterfactual treatments is a challenging task for traditional causal inference and supervised learning approaches when the outcome is high-dimensional (e.g. gene expressions, impulse responses, human faces) and covariates are relatively limited. In this case, to construct one's outcome under a counterfactual treatment, it is crucial to leverage individual information contained in its observed factual outcome on top of the covariates. We propose a deep variational Bayesian framework that rigorously integrates two main sources of information for outcome construction under a counterfactual treatment: one source is the individual features embedded in the high-dimensional factual outcome; the other source is the response distribution of similar subjects (subjects with the same covariates) that factually received this treatment of interest.
Abstract（参考訳）: 結果が高次元(例えば、遺伝子発現、インパルス応答、人間の顔)である場合、従来の因果推論や教師付き学習アプローチでは、個人による潜在的な結果の推定は難しい課題である。この場合、反事実的治療の下で結果を構築するためには、観察された事実的結果に含まれる個々の情報を活用することが不可欠である。本稿では,2つの情報ソースを因果的処理の下で厳密に統合する深部変分ベイズ的枠組みを提案する。一方の情報源は,高次元の事実に埋め込まれた個々の特徴であり,他方の情報源は,この処理を実際的に受け取っている類似した対象(同じ共変量を持つ対象)の応答分布である。

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