論文の概要: Interventional and Counterfactual Inference with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00860v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 04:08:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 15:34:19.813438
- Title: Interventional and Counterfactual Inference with Diffusion Models
- Title(参考訳): 拡散モデルによる干渉・反事実推論
- Authors: Patrick Chao, Patrick Bl\"obaum, Shiva Prasad Kasiviswanathan
- Abstract要約: 拡散型因果モデル(DCM)を導入し,因果メカニズムを学習する。
本稿では,一般的なエンコーダ/デコーダモデルに対する反実誤差を解析するための方法論を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.87466705221632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider the problem of answering observational, interventional, and
counterfactual queries in a causally sufficient setting where only
observational data and the causal graph are available. Utilizing the recent
developments in diffusion models, we introduce diffusion-based causal models
(DCM) to learn causal mechanisms, that generate unique latent encodings to
allow for direct sampling under interventions as well as abduction for
counterfactuals. We utilize DCM to model structural equations, seeing that
diffusion models serve as a natural candidate here since they encode each node
to a latent representation, a proxy for the exogenous noise, and offer flexible
and accurate modeling to provide reliable causal statements and estimates. Our
empirical evaluations demonstrate significant improvements over existing
state-of-the-art methods for answering causal queries. Our theoretical results
provide a methodology for analyzing the counterfactual error for general
encoder/decoder models which could be of independent interest.
- Abstract(参考訳): 観察データと因果グラフのみが利用可能な因果的に十分な設定において,観察的,介入的,反事実的問合せに回答する問題を考える。
拡散モデルにおける最近の発展を利用して, 因果メカニズムを学習するために拡散ベース因果モデル(dcm)を導入し, 介入による直接サンプリングと反事実のアブダクションを可能にした。
DCMを用いて構造方程式をモデル化し、各ノードを潜在表現、外因性雑音のプロキシに符号化し、信頼性の高い因果文と推定を提供する柔軟で正確なモデリングを提供するので、拡散モデルはここで自然候補となる。
我々の実証評価は、因果クエリに応答する既存の最先端手法よりも大幅に改善されたことを示す。
提案手法は, 一般エンコーダ/デコーダモデルの非現実的誤りを独立に解析する手法である。
関連論文リスト
- Theoretical Insights for Diffusion Guidance: A Case Study for Gaussian
Mixture Models [59.331993845831946]
拡散モデルは、所望の特性に向けてサンプル生成を操るために、スコア関数にタスク固有の情報を注入することの恩恵を受ける。
本稿では,ガウス混合モデルの文脈における拡散モデルに対する誘導の影響を理解するための最初の理論的研究を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T23:15:48Z) - Diffusion models for probabilistic programming [56.47577824219207]
拡散モデル変分推論(DMVI)は確率型プログラミング言語(PPL)における自動近似推論手法である
DMVIは実装が容易で、例えば正規化フローを用いた変分推論の欠点を伴わずに、PPLでヘイズルフリー推論が可能であり、基礎となるニューラルネットワークモデルに制約を課さない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T12:17:05Z) - Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。
提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。
複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T08:30:51Z) - Reconstructing Graph Diffusion History from a Single Snapshot [91.9168290827762]
A single SnapsHot (DASH) から拡散履歴を再構築するための新しいバリセンターの定式化を提案する。
本研究では,拡散パラメータ推定のNP硬度により,拡散パラメータの推定誤差が避けられないことを証明する。
また、DITTO(Diffusion hitting Times with Optimal proposal)という効果的な解法も開発している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T09:39:32Z) - Causal Analysis for Robust Interpretability of Neural Networks [0.2519906683279152]
我々は、事前学習されたニューラルネットワークの因果効果を捉えるための頑健な介入に基づく手法を開発した。
分類タスクで訓練された視覚モデルに本手法を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T18:37:24Z) - Information-Theoretic Diffusion [18.356162596599436]
拡散モデルのデノイングは密度モデリングや画像生成において大きな進歩をもたらした。
情報理論における古典的な結果にインスパイアされた拡散モデルのための新しい数学的基礎を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T23:03:07Z) - Diffusion Causal Models for Counterfactual Estimation [18.438307666925425]
本稿では,観測画像データから因果構造を推定する作業について考察する。
Diff-SCMは,近年の発電エネルギーモデルの発展を基盤とした構造因果モデルである。
Diff-SCMはMNISTデータに基づくベースラインよりも現実的で最小限のデファクトアルを生成しており、ImageNetデータにも適用可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T12:23:01Z) - Harmonization with Flow-based Causal Inference [12.739380441313022]
本稿では, 医療データを調和させる構造因果モデル (SCM) に対して, 反実的推論を行う正規化フローに基づく手法を提案する。
我々は,この手法が最先端のアルゴリズムよりもドメイン間一般化に寄与することを示すために,複数の,大規模な実世界の医療データセットを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-12T19:57:35Z) - Efficient Causal Inference from Combined Observational and
Interventional Data through Causal Reductions [68.6505592770171]
因果効果を推定する際の主な課題の1つである。
そこで本研究では,任意の数の高次元潜入共創者を置き換える新たな因果還元法を提案する。
パラメータ化縮小モデルを観測データと介入データから共同で推定する学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T14:29:07Z) - Causal Autoregressive Flows [4.731404257629232]
自己回帰正規化フローの単純なファミリーと同定可能な因果モデルとの本質的な対応を強調した。
我々は、自己回帰フローアーキテクチャが、因果順序に類似した変数の順序を定義しているという事実を利用して、様々な因果推論タスクを実行するのに適していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T13:17:35Z) - Structural Causal Models Are (Solvable by) Credal Networks [70.45873402967297]
因果推論は、干潟網の更新のための標準的なアルゴリズムによって得ることができる。
この貢献は, 干潟ネットワークによる構造因果モデルを表現するための体系的なアプローチと見なされるべきである。
実験により, 実規模問題における因果推論には, クレーダルネットワークの近似アルゴリズムがすぐに利用できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-02T11:19:36Z)
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。