論文の概要: Causal Deep Learning: Causal Capsules and Tensor Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00314v1
• Date: Sun, 1 Jan 2023 00:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 14:18:29.905081
• Title: Causal Deep Learning: Causal Capsules and Tensor Transformers
• Title（参考訳）: 因果ディープラーニング:因果カプセルとテンソルトランスフォーマー
• Authors: M. Alex O. Vasilescu
• Abstract要約: 逆因果質問は、マルチ線形射影を実装し、効果の原因を推定するニューラルネットワークで対処される。 我々の前方および逆ニューラルネットワークアーキテクチャは非同期並列計算に適している。
• 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 derive a set of causal deep neural networks whose architectures are a consequence of tensor (multilinear) factor analysis. Forward causal questions are addressed with a neural network architecture composed of causal capsules and a tensor transformer. The former estimate a set of latent variables that represent the causal factors, and the latter governs their interaction. Causal capsules and tensor transformers may be implemented using shallow autoencoders, but for a scalable architecture we employ block algebra and derive a deep neural network composed of a hierarchy of autoencoders. An interleaved kernel hierarchy preprocesses the data resulting in a hierarchy of kernel tensor factor models. Inverse causal questions are addressed with a neural network that implements multilinear projection and estimates the causes of effects. As an alternative to aggressive bottleneck dimension reduction or regularized regression that may camouflage an inherently underdetermined inverse problem, we prescribe modeling different aspects of the mechanism of data formation with piecewise tensor models whose multilinear projections are well-defined and produce multiple candidate solutions. Our forward and inverse neural network architectures are suitable for asynchronous parallel computation.
• Abstract（参考訳）: アーキテクチャがテンソル(多重線形)因子分析の結果である因果深いニューラルネットワークの集合を導出する。 前方因果問題には因果カプセルとテンソルトランスフォーマーで構成されるニューラルネットワークアーキテクチャが対応している。 前者は因果因子を表す潜在変数の集合を推定し、後者はそれらの相互作用を支配する。 因果カプセルとテンソルトランスフォーマーは浅いオートエンコーダを使って実装できるが、スケーラブルなアーキテクチャではブロック代数を採用し、オートエンコーダの階層からなるディープニューラルネットワークを導出する。 インターリーブされたカーネル階層は、カーネルテンソル因子モデルの階層となるデータを前処理する。 逆因果質問は、マルチ線形射影を実装し、効果の原因を推定するニューラルネットワークで対処される。 本質的に不確定な逆問題をカモフラージュする攻撃的ボトルネック次元縮小や正規化回帰の代替として,多重線形射影が十分に定義され,複数の候補解を生成する区分テンソルモデルを用いて,データ形成機構の異なる側面のモデリングを規定する。 我々の前方および逆ニューラルネットワークアーキテクチャは非同期並列計算に適している。

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