論文の概要: A Survey of Methods, Challenges and Perspectives in Causality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00293v3
• Date: Mon, 1 Jan 2024 00:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 02:56:09.711146
• Title: A Survey of Methods, Challenges and Perspectives in Causality
• Title（参考訳）: 因果関係の方法・課題・展望に関する調査
• Authors: Ga\"el Gendron, Michael Witbrock and Gillian Dobbie
• Abstract要約: 我々は様々な観点から因果関係の理論と手法を概観する。 フィールドをまとめようという初期の試みと、将来の展望を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.238098505498165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Learning models have shown success in a large variety of tasks by extracting correlation patterns from high-dimensional data but still struggle when generalizing out of their initial distribution. As causal engines aim to learn mechanisms independent from a data distribution, combining Deep Learning with Causality can have a great impact on the two fields. In this paper, we further motivate this assumption. We perform an extensive overview of the theories and methods for Causality from different perspectives, with an emphasis on Deep Learning and the challenges met by the two domains. We show early attempts to bring the fields together and the possible perspectives for the future. We finish by providing a large variety of applications for techniques from Causality.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、高次元データから相関パターンを抽出することで、様々なタスクで成功したが、初期分布を一般化する際にはまだ苦労している。 因果エンジンはデータ分布から独立したメカニズムを学習することを目的としており、Deep LearningとCausalityの組み合わせは2つの分野に大きな影響を与える可能性がある。 本稿では,この仮定をさらに動機づける。 我々は、異なる視点から因果関係の理論と手法を徹底的に概観し、深層学習と2つの領域が直面する課題を強調する。 フィールドをまとめようという初期の試みと、将来の展望を示します。 私たちはCausalityのテクニックに対して、さまざまなアプリケーションを提供することで終了します。

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