論文の概要: Generalized Stable Weights via Neural Gibbs Density
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07533v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 17:03:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-11-15 16:36:03.925245
- Title: Generalized Stable Weights via Neural Gibbs Density
- Title（参考訳）: ニューラルギブズ密度による一般化安定度
- Authors: Yoshiaki Kitazawa
- Abstract要約: 因果効果を推定するための一般化バランスウェイト法を提案する。
ウェイトはバックプロパゲーションによってトレーニング可能であり、ニューラルネットワークアルゴリズムを用いてウェイトを推定する方法を提供する。
提案手法は,既存のディープラーニングライブラリで実装が容易であり,その重み付けをほとんどの最先端の教師付きアルゴリズムで利用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a generalized balancing weight method fully available for
estimating causal effects for an arbitrary mixture of discrete and continuous
interventions. Our weights are trainable through back-propagation, and we give
a method for estimating the weights via neural network algorithms. In addition,
we also provide a method to measure the performance of our weights by
estimating the mutual information for the balanced distribution. Our method is
easy to implement with any present deep learning libraries, and the weights
from it can be used in most state-of-art supervised algorithms.
- Abstract（参考訳）: 離散的および連続的な介入の任意の混合に対する因果効果を推定するための一般化されたバランスウェイト法を提案する。
我々の重みはバックプロパゲーションによってトレーニング可能であり、ニューラルネットワークアルゴリズムによって重みを推定する方法を提供する。
また、バランスの取れた分布の相互情報を推定することにより、ウェイトの性能を測定する方法も提供する。
本手法は,既存の深層学習ライブラリでも容易に実装でき,その重み付けをほとんどの教師付きアルゴリズムで利用することができる。
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