論文の概要: Unpaired Multi-Domain Causal Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00993v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 10:21:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 14:30:08.513711
- Title: Unpaired Multi-Domain Causal Representation Learning
- Title（参考訳）: 非ペア化マルチドメイン因果表現学習
- Authors: Nils Sturma, Chandler Squires, Mathias Drton, Caroline Uhler
- Abstract要約: 因果表現を共有する可能性のある複数のドメインのデータにアクセス可能な設定を検討する。
本稿では, 連接分布と共用因果グラフの同定可能性について, 線形配置で十分な条件を与える。
我々は、識別可能性の結果を、共有因果グラフを復元する実践的な方法に変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.439113420671712
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The goal of causal representation learning is to find a representation of
data that consists of causally related latent variables. We consider a setup
where one has access to data from multiple domains that potentially share a
causal representation. Crucially, observations in different domains are assumed
to be unpaired, that is, we only observe the marginal distribution in each
domain but not their joint distribution. In this paper, we give sufficient
conditions for identifiability of the joint distribution and the shared causal
graph in a linear setup. Identifiability holds if we can uniquely recover the
joint distribution and the shared causal representation from the marginal
distributions in each domain. We transform our identifiability results into a
practical method to recover the shared latent causal graph. Moreover, we study
how multiple domains reduce errors in falsely detecting shared causal variables
in the finite data setting.
- Abstract（参考訳）: 因果表現学習の目標は、因果関係の潜在変数からなるデータの表現を見つけることである。
因果表現を共有する可能性のある複数のドメインからのデータにアクセスするセットアップを検討する。
重要なことは、異なる領域における観測は不対面であると仮定され、すなわち、各領域における限界分布のみを観測するが、それらの共同分布は観測しない。
本稿では,線形配置におけるジョイント分布と共有因果グラフの識別性について十分な条件を与える。
Identifiability は、各領域の辺分布から結合分布と共有因果表現を一意に回収できるかどうかを判断する。
我々は、識別可能性の結果を共有因果グラフを復元する実用的な方法に変換する。
さらに、有限データ設定における共有因果変数の誤検出において、複数の領域が誤りを減じる方法について検討する。
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