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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09010v3
• Date: Tue, 30 May 2023 09:20:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 01:00:37.686601
• Title: CauF-VAE: Causal Disentangled Representation Learning with VAE and Causal Flows
• Title（参考訳）: cauf-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: 遠方表現学習は、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習することを目的としている。 まず、生成因子の真の因果構造をフローに組み込んだ、因果流と呼ばれる自己回帰流の変種を提案する。 我々は因果フローに基づく新たなVAEモデルCauF-VAE(Causal Flows Variational Autoencoders)を設計し、因果不整合表現を学習する。
• 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: Disentangled representation learning aims to learn a low dimensional representation of data where each dimension corresponds to one underlying generative factor. Due to the causal relationships between generative factors in real-world situations, causal disentangled representation learning has received widespread attention. In this paper, we first propose a variant of autoregressive flows, called causal flows, which incorporate true causal structure of generative factors into the flows. Then, we design a new VAE model based on causal flows named Causal Flows Variational Autoencoders (CauF-VAE) to learn causally disentangled representations. We provide a theoretical analysis of the disentanglement identifiability of CauF-VAE by incorporating supervised information on the ground-truth factors. The performance of CauF-VAE is evaluated on both synthetic and real datasets, showing its capability of achieving causal disentanglement and performing intervention experiments. Moreover, CauF-VAE exhibits remarkable performance on downstream tasks and has the potential to learn true causal structure among factors.
• Abstract（参考訳）: disentangled representation learningは、各次元が1つの根底にあ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。 現実の状況における生成要因間の因果関係から,因果不整合表現学習が注目されている。 本稿では,まず,生成因子の真の因果構造を流れに組み込んだ自己回帰流(causal flow)の変種を提案する。 そこで我々は因果フローに基づく新たなVAEモデルCauF-VAE(Causal Flows Variational Autoencoders)を設計し,因果不整合表現を学習する。 地中因子の教師付き情報を組み込んだcauf-vaeのばらつき識別性に関する理論的解析を行う。 CauF-VAEの性能は、合成データセットと実データセットの両方で評価され、因果不整合を達成し、介入実験を行う能力を示している。 さらに、CauF-VAEは下流タスクにおいて顕著な性能を示し、要因間の真の因果構造を学習する可能性がある。

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