論文の概要: Deep Causal Learning: Representation, Discovery and Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03374v2
• Date: Tue, 30 Jul 2024 06:49:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 23:19:20.179762
• Title: Deep Causal Learning: Representation, Discovery and Inference
• Title（参考訳）: 深層因果学習 : 表現、発見、推論
• Authors: Zizhen Deng, Xiaolong Zheng, Hu Tian, Daniel Dajun Zeng,
• Abstract要約: 因果学習は、現象の基盤となり、世界が進化するメカニズムを規定する本質的な関係を明らかにする。 従来の因果学習手法は、高次元変数、非構造変数、最適化問題、未観測の共同設立者、選択バイアス、推定不正確さなど、多くの課題や制限に直面している。 ディープ・因果学習はディープ・ニューラルネットワークを活用し、これらの課題に対処するための革新的な洞察と解決策を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.696435860368848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal learning has garnered significant attention in recent years because it reveals the essential relationships that underpin phenomena and delineates the mechanisms by which the world evolves. Nevertheless, traditional causal learning methods face numerous challenges and limitations, including high-dimensional, unstructured variables, combinatorial optimization problems, unobserved confounders, selection biases, and estimation inaccuracies. Deep causal learning, which leverages deep neural networks, offers innovative insights and solutions for addressing these challenges. Although numerous deep learning-based methods for causal discovery and inference have been proposed, there remains a dearth of reviews examining the underlying mechanisms by which deep learning can enhance causal learning. In this article, we comprehensively review how deep learning can contribute to causal learning by tackling traditional challenges across three key dimensions: representation, discovery, and inference. We emphasize that deep causal learning is pivotal for advancing the theoretical frontiers and broadening the practical applications of causal science. We conclude by summarizing open issues and outlining potential directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 因果学習は、現象の基盤となり、世界が進化するメカニズムを規定する本質的な関係を明らかにするため、近年大きな注目を集めている。 それでも、従来の因果学習手法は、高次元、非構造変数、組合せ最適化問題、保存されていない共同設立者、選択バイアス、推定不正確さなど、多くの課題や制限に直面している。 ディープ・因果学習はディープ・ニューラルネットワークを活用し、これらの課題に対処するための革新的な洞察と解決策を提供する。 因果的発見と推論のための多くの深層学習に基づく手法が提案されているが、深層学習が因果的学習を強化するメカニズムについて、多くのレビューが続いている。 本稿では,3つの重要な側面 – 表現,発見,推論 – にまたがる従来の課題に取り組むことによって,ディープラーニングが因果学習にどのように貢献するかを概観する。 我々は、深い因果学習が理論的フロンティアを前進させ、因果科学の実践的応用を広げるために重要であることを強調する。 オープンな問題を要約し、今後の研究の方向性を概説することで結論付ける。

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