Fugu-MT 論文翻訳(概要): Counterfactual Identifiability of Bijective Causal Models

論文の概要: Counterfactual Identifiability of Bijective Causal Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02228v2
Date: Tue, 6 Jun 2023 21:50:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-08 19:23:55.826764
Title: Counterfactual Identifiability of Bijective Causal Models
Title（参考訳）: 単射因果モデルの反事実識別可能性
Authors: Arash Nasr-Esfahany, Mohammad Alizadeh, Devavrat Shah
Abstract要約: バイジェクティブ・ジェネレーション・メカニズム(BGM)を用いた因果モデルにおける反現実的識別可能性について検討する。構造的生成モデルとしてBGMを学習する実践的学習法を提案する。学習されたBGMは効果的な反ファクト推定を可能にし、様々な深い条件付き生成モデルを用いて得ることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.820102235159368
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study counterfactual identifiability in causal models with bijective generation mechanisms (BGM), a class that generalizes several widely-used causal models in the literature. We establish their counterfactual identifiability for three common causal structures with unobserved confounding, and propose a practical learning method that casts learning a BGM as structured generative modeling. Learned BGMs enable efficient counterfactual estimation and can be obtained using a variety of deep conditional generative models. We evaluate our techniques in a visual task and demonstrate its application in a real-world video streaming simulation task.
Abstract（参考訳）: 文献で広く使われている複数の因果関係モデルを一般化するクラスであるBGM(Bijective Generation Mechanism)を用いた因果関係モデルの因果関係同定可能性について検討した。本研究では,観測不能な3つの共通因果構造に対して,BGMの学習を構造的生成モデルとして活用する実践的学習手法を提案する。学習されたBGMは効果的な反ファクト推定を可能にし、様々な深い条件生成モデルを用いて得ることができる。本手法を視覚的タスクで評価し,実世界のビデオストリーミングシミュレーションタスクにおけるその応用を実証する。

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