論文の概要: Interventional and Counterfactual Inference with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00860v2
• Date: Tue, 6 Jun 2023 22:43:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 19:23:12.242296
• 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: 本稿では,観察的,介入的,反ファクト的クエリに因果的に十分な設定で回答する問題を考察する。 本稿では拡散型因果モデル (DCM) を導入し, 独自の潜伏符号化を生成する因果メカニズムを学習する。 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。
• 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. These encodings enable us to directly sample under interventions and perform abduction for counterfactuals. Diffusion models are a natural fit here, since they can encode each node to a latent representation that acts as a proxy for exogenous noise. Our empirical evaluations demonstrate significant improvements over existing state-of-the-art methods for answering causal queries. Furthermore, we provide theoretical results that offer a methodology for analyzing counterfactual estimation in general encoder-decoder models, which could be useful in settings beyond our proposed approach.
• 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。 近年の拡散モデルの発展を生かして,拡散型因果モデル(DCM)を導入し,独自の潜伏符号化を生成する因果メカニズムを学習する。 これらのエンコーディングにより、介入下で直接サンプルを採取し、偽造品の誘拐を行うことができる。 拡散モデルは、各ノードを外生ノイズのプロキシとして機能する潜在表現にエンコードできるため、ここでは自然に適合する。 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。 さらに,提案手法以外の設定において有用である一般エンコーダ・デコーダモデルにおいて,反事実推定を解析するための方法論を提供する理論的結果を提供する。

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