論文の概要: Causal Flow-based Variational Auto-Encoder for Disentangled Causal Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09010v5
• Date: Mon, 30 Dec 2024 14:09:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:00:05.053434
• Title: Causal Flow-based Variational Auto-Encoder for Disentangled Causal Representation Learning
• Title（参考訳）: 対角的因果表現学習のための因果フローに基づく変分自動エンコーダ
• Authors: Di Fan, Yannian Kou, Chuanhou Gao,
• Abstract要約: 遠方表現学習は、各次元が基礎となる生成因子に対応する表現を学習することを目的としている。 因果フローを表現学習プロセスに統合する新しい教師付きVAEフレームワークであるDisentangled Causal Variational Auto-Encoder (DCVAE)を提案する。 我々は,合成データセットと実世界のデータセットの両方でDCVAEを評価し,因果解離と介入実験における優れた能力を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4875602190483512
• License:
• Abstract: Disentangled representation learning aims to learn low-dimensional representations where each dimension corresponds to an underlying generative factor. While the Variational Auto-Encoder (VAE) is widely used for this purpose, most existing methods assume independence among factors, a simplification that does not hold in many real-world scenarios where factors are often interdependent and exhibit causal relationships. To overcome this limitation, we propose the Disentangled Causal Variational Auto-Encoder (DCVAE), a novel supervised VAE framework that integrates causal flows into the representation learning process, enabling the learning of more meaningful and interpretable disentangled representations. We evaluate DCVAE on both synthetic and real-world datasets, demonstrating its superior ability in causal disentanglement and intervention experiments. Furthermore, DCVAE outperforms state-of-the-art methods in various downstream tasks, highlighting its potential for learning true causal structures among factors.
• Abstract（参考訳）: 遠方表現学習は、各次元が基礎となる生成因子に対応する低次元表現を学習することを目的としている。 変分オートエンコーダ(VAE)はこの目的のために広く使われているが、既存のほとんどの手法では、要因間の独立性を前提としている。 この制限を克服するために、表現学習プロセスに因果フローを統合する新しい教師付きVAEフレームワークであるDisentangled Causal Variational Auto-Encoder (DCVAE)を提案する。 我々は,合成データセットと実世界のデータセットの両方でDCVAEを評価し,因果解離と介入実験における優れた能力を示した。 さらに、DCVAEは様々な下流タスクにおいて最先端の手法よりも優れており、要因間の真の因果構造を学習する可能性を強調している。

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