論文の概要: Emerging Synergies in Causality and Deep Generative Models: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12351v3
- Date: Thu, 14 Sep 2023 18:41:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 18:57:38.139493
- Title: Emerging Synergies in Causality and Deep Generative Models: A Survey
- Title(参考訳): 因果関係における新たなシナジーと深層生成モデル--調査
- Authors: Guanglin Zhou and Shaoan Xie and Guangyuan Hao and Shiming Chen and
Biwei Huang and Xiwei Xu and Chen Wang and Liming Zhu and Lina Yao and Kun
Zhang
- Abstract要約: 深部生成モデル (DGM) は複雑なデータ分布を捉えるのに適することが証明されているが、一般化と解釈可能性に欠けることが多い。
因果性は、データ生成を駆動するメカニズムを理解するための構造化レンズを提供し、これらのプロセスに固有の因果効果のダイナミクスを強調する。
我々は、DGMにおける因果原理の統合を解明し、DGMを用いた因果同定を調査し、大規模生成モデルにおける因果関係の新たな研究フロンティアを探索する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.62192474181619
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the field of artificial intelligence (AI), the quest to understand and
model data-generating processes (DGPs) is of paramount importance. Deep
generative models (DGMs) have proven adept in capturing complex data
distributions but often fall short in generalization and interpretability. On
the other hand, causality offers a structured lens to comprehend the mechanisms
driving data generation and highlights the causal-effect dynamics inherent in
these processes. While causality excels in interpretability and the ability to
extrapolate, it grapples with intricacies of high-dimensional spaces.
Recognizing the synergistic potential, we delve into the confluence of
causality and DGMs. We elucidate the integration of causal principles within
DGMs, investigate causal identification using DGMs, and navigate an emerging
research frontier of causality in large-scale generative models, particularly
generative large language models (LLMs). We offer insights into methodologies,
highlight open challenges, and suggest future directions, positioning our
comprehensive review as an essential guide in this swiftly emerging and
evolving area.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)の分野では、データ生成プロセス(DGP)の理解とモデル化が最重要となる。
深層生成モデル(dgms)は複雑なデータ分布を捉えるのに向いているが、しばしば一般化や解釈に不足している。
一方、因果性は、データ生成を駆動するメカニズムを理解するための構造化レンズを提供し、これらのプロセスに固有の因果効果のダイナミクスを強調する。
因果性は解釈可能性や外挿能力に優れるが、高次元空間の複雑な性質を持つ。
相乗的ポテンシャルを認識して、因果関係とDGMの合流点を掘り下げる。
我々は、DGMにおける因果原理の統合を解明し、DGMを用いた因果同定を調査し、大規模生成モデル、特に生成的大言語モデル(LLM)における因果関係の新たな研究フロンティアを探索する。
私たちは方法論に関する洞察を提供し、オープンな課題を強調し、今後の方向性を提案し、この急速に発展し進化する領域において、包括的レビューが不可欠なガイドとして位置づけています。
関連論文リスト
- On the Challenges and Opportunities in Generative AI [135.2754367149689]
現在の大規模生成AIモデルは、ドメイン間で広く採用されるのを妨げるいくつかの基本的な問題に十分対応していない、と我々は主張する。
本研究は、現代の生成型AIパラダイムにおける重要な未解決課題を特定し、その能力、汎用性、信頼性をさらに向上するために取り組まなければならない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T15:19:33Z) - Unmasking Dementia Detection by Masking Input Gradients: A JSM Approach
to Model Interpretability and Precision [1.5501208213584152]
本稿では,多段階進行に対するアルツハイマー病(AD)分類の解釈可能なマルチモーダルモデルを導入し,ヤコビアン・サリエンシ・マップ(JSM)をモダリティに依存しないツールとして組み込んだ。
アブレーション研究を含む評価では、モデルデバッグと解釈にJSMを用いることの有効性が示され、モデル精度も著しく向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T06:53:35Z) - Discovery of the Hidden World with Large Language Models [100.38157787218044]
COAT: Causal representatiOn AssistanTについて紹介する。
COATは、非構造化データから潜在的な因果因子を抽出する因子プロジェクタとしてLLMを組み込んでいる。
LLMはデータ値の収集に使用される追加情報を提供するよう指示することもできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T12:18:54Z) - Identifiable Latent Polynomial Causal Models Through the Lens of Change [85.67870425656368]
因果表現学習は、観測された低レベルデータから潜在的な高レベル因果表現を明らかにすることを目的としている。
主な課題の1つは、識別可能性(identifiability)として知られるこれらの潜伏因果モデルを特定する信頼性の高い保証を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T07:46:10Z) - Causal machine learning for single-cell genomics [94.28105176231739]
単細胞ゲノミクスへの機械学習技術の応用とその課題について論じる。
まず, 単一細胞生物学における現在の因果的アプローチの基盤となるモデルについて述べる。
次に、単一セルデータへの因果的アプローチの適用におけるオープンな問題を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T13:35:24Z) - From Identifiable Causal Representations to Controllable Counterfactual
Generation: A Survey on Causal Generative Modeling [18.318692567104378]
因果モデル(Causal model)は、分散シフトロバスト性(英語版)、公正性(英語版)、相互運用性(英語版)など、深い生成モデルに有益な性質を提供する。
フェアネス、プライバシ、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化、精密医療における因果生成モデルの基本的な理論、定式化、欠点、データセット、メトリクス、および応用に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T05:45:32Z) - On the causality-preservation capabilities of generative modelling [0.0]
GANの因果保存能力と生成した合成データが因果質問に確実に答えられるかどうかを検討する。
これは、GANによって生成される合成データの因果解析を、より寛大な仮定で行うことによって行われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-03T14:09:15Z) - CausalEGM: a general causal inference framework by encoding generative
modeling [6.7136914531247065]
生成モデルを用いて因果効果を推定するための一般的なフレームワークであるtextitCausalEGM$を開発する。
非整合性のある潜在的な結果の枠組みの下では、高次元の共創者空間と低次元の潜在空間の間の双方向変換を確立する。
低次元の潜伏特性を条件にすることで、CausalEGMは個体ごとの因果効果や集団内の平均因果効果を推定することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T20:40:57Z) - Understanding Overparameterization in Generative Adversarial Networks [56.57403335510056]
generative adversarial network (gans) は、非凹型ミニマックス最適化問題を訓練するために用いられる。
ある理論は、グローバル最適解に対する勾配降下 (gd) の重要性を示している。
ニューラルネットワークジェネレータと線形判別器を併用した多層GANにおいて、GDAは、基礎となる非凹面min-max問題の大域的なサドル点に収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T16:23:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。