論文の概要: Linear Causal Disentanglement via Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16467v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 18:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 15:20:16.057220
• Title: Linear Causal Disentanglement via Interventions
• Title（参考訳）: 介入による線形因果連接
• Authors: Anna Seigal, Chandler Squires, Caroline Uhler
• Abstract要約: 因果解離は因果モデルを通して相互に関連する潜伏変数を含むデータの表現を求める。 線形潜在因果モデルの線形変換である観測変数について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.22466799504763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal disentanglement seeks a representation of data involving latent variables that relate to one another via a causal model. A representation is identifiable if both the latent model and the transformation from latent to observed variables are unique. In this paper, we study observed variables that are a linear transformation of a linear latent causal model. Data from interventions are necessary for identifiability: if one latent variable is missing an intervention, we show that there exist distinct models that cannot be distinguished. Conversely, we show that a single intervention on each latent variable is sufficient for identifiability. Our proof uses a generalization of the RQ decomposition of a matrix that replaces the usual orthogonal and upper triangular conditions with analogues depending on a partial order on the rows of the matrix, with partial order determined by a latent causal model. We corroborate our theoretical results with a method for causal disentanglement that accurately recovers a latent causal model.
• Abstract（参考訳）: 因果解離は因果モデルを通して相互に関連する潜伏変数を含むデータの表現を求める。 表現は、潜在モデルと潜在変数から観測変数への変換が一意であるときに識別できる。 本稿では,線形潜在因果モデルの線形変換である観測変数について検討する。 1つの潜在変数が介入を欠いている場合、識別できない異なるモデルが存在することを示す。 逆に,各潜在変数に対する単一の介入は識別性に十分であることを示す。 我々の証明は行列のRQ分解の一般化を用いて、通常の直交条件と上三角条件を行列の行上の部分順序に依存するアナログに置き換え、潜在因果モデルにより部分順序を決定する。 我々は,潜伏因果モデルを正確に復元する因果解離法を用いて理論的結果を相関づける。

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