論文の概要: Differentiable Multi-Target Causal Bayesian Experimental Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10607v2
• Date: Fri, 2 Jun 2023 11:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 19:59:12.738805
• Title: Differentiable Multi-Target Causal Bayesian Experimental Design
• Title（参考訳）: 微分可能な多目的因果ベイズ実験設計
• Authors: Yashas Annadani, Panagiotis Tigas, Desi R. Ivanova, Andrew Jesson, Yarin Gal, Adam Foster, Stefan Bauer
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ最適設計問題に対する勾配に基づくアプローチを導入し,バッチ環境で因果モデルを学習する。 既存の手法は、一連の実験を構築するためにグリーディ近似に依存している。 そこで本稿では,最適介入対象ペアの集合を取得するための,概念的にシンプルな勾配に基づく最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.76697029708785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a gradient-based approach for the problem of Bayesian optimal experimental design to learn causal models in a batch setting -- a critical component for causal discovery from finite data where interventions can be costly or risky. Existing methods rely on greedy approximations to construct a batch of experiments while using black-box methods to optimize over a single target-state pair to intervene with. In this work, we completely dispose of the black-box optimization techniques and greedy heuristics and instead propose a conceptually simple end-to-end gradient-based optimization procedure to acquire a set of optimal intervention target-state pairs. Such a procedure enables parameterization of the design space to efficiently optimize over a batch of multi-target-state interventions, a setting which has hitherto not been explored due to its complexity. We demonstrate that our proposed method outperforms baselines and existing acquisition strategies in both single-target and multi-target settings across a number of synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズ最適実験設計問題に対するグラデーションに基づくアプローチを導入し,バッチ環境で因果モデルを学習する。 既存の手法は、ブラックボックス法を用いて1対の目標状態ペアを最適化して介入しながら、一連の実験を構築するための欲求的な近似に依存している。 本研究では,ブラックボックス最適化手法とグリーディ・ヒューリスティックスを完全に廃止し,その代わりに概念的に単純なエンドツーエンドの勾配に基づく最適化手法を提案する。 このような手順により、設計空間のパラメータ化は、その複雑さのために探索されていない一連のマルチターゲット状態介入を効率的に最適化することができる。 提案手法は,複数の合成データセットにまたがる単一ターゲットおよび複数ターゲット設定において,ベースラインと既存の獲得戦略より優れていることを示す。

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