論文の概要: Pearl Causal Hierarchy on Image Data: Intricacies & Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12570v1
- Date: Fri, 23 Dec 2022 19:59:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 13:41:12.610766
- Title: Pearl Causal Hierarchy on Image Data: Intricacies & Challenges
- Title（参考訳）: 画像データの真珠因果階層:複雑さと課題
- Authors: Matej Ze\v{c}evi\'c and Moritz Willig and Devendra Singh Dhami and
Kristian Kersting
- Abstract要約: 多くの研究者は、AI/ML研究の知的システムという究極の目標の足掛かりとして、パールの因果関係に関する反事実理論を支持している。
この研究は、Pearl Causal Hierarchy(PCH)が画像データ上でどのように理解できるかを、いくつかの複雑さに関する洞察を提供することで示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.103787431518683
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many researchers have voiced their support towards Pearl's counterfactual
theory of causation as a stepping stone for AI/ML research's ultimate goal of
intelligent systems. As in any other growing subfield, patience seems to be a
virtue since significant progress on integrating notions from both fields takes
time, yet, major challenges such as the lack of ground truth benchmarks or a
unified perspective on classical problems such as computer vision seem to
hinder the momentum of the research movement. This present work exemplifies how
the Pearl Causal Hierarchy (PCH) can be understood on image data by providing
insights on several intricacies but also challenges that naturally arise when
applying key concepts from Pearlian causality to the study of image data.
- Abstract（参考訳）: 多くの研究者は、AI/ML研究の知的システムという究極の目標の足掛かりとして、パールの因果関係に関する反事実理論を支持している。
他の拡大するサブフィールドと同様に、忍耐は両方の分野から概念を統合するための大きな進歩には時間がかかるが、基礎的真理のベンチマークの欠如やコンピュータビジョンのような古典的問題に対する統一的な視点といった主要な課題は研究運動の勢いを阻害しているように見える。
本研究は, パール因果関係(Pearl Causal Hierarchy, PCH)を画像データ上でどのように理解できるかを, いくつかの複雑さに関する洞察を提供することによって実証する。
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