論文の概要: Causal Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02186v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 19:19:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 21:09:34.584417
• Title: Causal Deep Learning
• Title（参考訳）: 因果深層学習
• Authors: Jeroen Berrevoets, Krzysztof Kacprzyk, Zhaozhi Qian, Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 因果性は、我々が多くの現実世界の問題を解決する方法を変える可能性がある。 これまでの作業のほとんどは、現実には当てはまらない厳密な仮定を必要とする。 私たちは、因果関係に関する新しい考え方を提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.572170629379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causality has the potential to truly transform the way we solve a large number of real-world problems. Yet, so far, its potential remains largely unlocked since most work so far requires strict assumptions which do not hold true in practice. To address this challenge and make progress in solving real-world problems, we propose a new way of thinking about causality - we call this causal deep learning. The framework which we propose for causal deep learning spans three dimensions: (1) a structural dimension, which allows incomplete causal knowledge rather than assuming either full or no causal knowledge; (2) a parametric dimension, which encompasses parametric forms which are typically ignored; and finally, (3) a temporal dimension, which explicitly allows for situations which capture exposure times or temporal structure. Together, these dimensions allow us to make progress on a variety of real-world problems by leveraging (sometimes incomplete) causal knowledge and/or combining diverse causal deep learning methods. This new framework also enables researchers to compare systematically across existing works as well as identify promising research areas which can lead to real-world impact.
• Abstract（参考訳）: 因果関係は多くの現実世界の問題を解決する方法を真に変える可能性がある。 しかし、これまでのところ、ほとんどの作業では現実に当てはまらない厳格な仮定が必要だったため、その可能性はほとんど解き放たれています。 この課題に対処し、現実世界の問題を解決するために、私たちは因果関係を考える新しい方法を提案します。 因果的深層学習のための枠組みは,(1)完全あるいは無因果的知識を仮定するよりも不完全な因果的知識を許容する構造的次元,(2)通常無視されるパラメトリック形式を包含するパラメトリック次元,(3)露出時間や時間的構造を明示的に捉えた時間的次元の3次元にまたがる。 これらの次元が組み合わさって、様々な現実世界の問題を(時には不完全な)因果的知識を活用したり、多様な因果的深層学習手法を組み合わせたりすることで前進させることができる。 この新しいフレームワークにより、研究者は既存の作品と体系的に比較できるだけでなく、将来的な研究領域を特定できる。

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