論文の概要: CF-VAE: Causal Disentangled Representation Learning with VAE and Causal Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09010v2
• Date: Wed, 19 Apr 2023 03:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 10:36:36.559642
• Title: CF-VAE: Causal Disentangled Representation Learning with VAE and Causal Flows
• Title（参考訳）: cf-vae: vaeと因果フローを用いた因果的不等角表現学習
• Authors: Di Fan, Yannian Kou and Chuanhou Gao
• Abstract要約: 因果フローと呼ばれる因果構造情報をモデルに組み込む新しい流れを提案する。 分散表現学習によく用いられる変分オートエンコーダ(VAE)に基づいて,新しいモデルCF-VAEを設計し,VAEエンコーダの非絡合性を向上する。 合成データと実データの両方の実験結果から,CF-VAEは因果解離を達成し,介入実験を行うことができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1279808969568252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning disentangled representations is important in representation learning, aiming to learn a low dimensional representation of data where each dimension corresponds to one underlying generative factor. Due to the possibility of causal relationships between generative factors, causal disentangled representation learning has received widespread attention. In this paper, we first propose new flows that can incorporate causal structure information into the model, called causal flows. Based on the variational autoencoders(VAE) commonly used in disentangled representation learning, we design a new model, CF-VAE, which enhances the disentanglement ability of the VAE encoder by utilizing the causal flows. By further introducing the supervision of ground-truth factors, we demonstrate the disentanglement identifiability of our model. Experimental results on both synthetic and real datasets show that CF-VAE can achieve causal disentanglement and perform intervention experiments. Moreover, CF-VAE exhibits outstanding performance on downstream tasks and has the potential to learn causal structure among factors.
• Abstract（参考訳）: ディスタングル表現の学習は表現学習において重要であり、各次元が1つの基礎となる生成因子に対応するデータの低次元表現を学ぶことを目的としている。 生成要因間の因果関係の可能性から,因果関係の対立表現学習が広く注目されている。 本稿ではまず,因果構造情報をモデルに組み込む新しい流れ,すなわち因果フローを提案する。 分散表現学習によく用いられる変分オートエンコーダ(VAE)に基づいて,因果フローを利用してVAEエンコーダのアンタングル化能力を高める新しいモデルCF-VAEを設計する。 地中構造因子の監視をさらに導入することにより,モデルの絡み合いの識別可能性を示す。 合成データと実データの両方の実験結果から,CF-VAEは因果解離を達成し,介入実験を行うことができることが示された。 さらに、CF-VAEは下流タスクに優れた性能を示し、要因間の因果構造を学習する可能性がある。

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