論文の概要: Towards Causal Representation Learning and Deconfounding from Indefinite Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02640v3
• Date: Mon, 7 Aug 2023 19:55:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 16:52:12.108998
• Title: Towards Causal Representation Learning and Deconfounding from Indefinite Data
• Title（参考訳）: 不確定データからの因果表現学習と解答に向けて
• Authors: Hang Chen and Xinyu Yang and Qing Yang
• Abstract要約: 不確定データはマルチスケルトン構造と多値変数によって特徴づけられる。 これら2つの問題を解くために,因果強度変動モデルの設計を行う。 この設計エクソスにより、異なる骨格の因果強度は分布と見なされ、単一の値の因果グラフ行列として表される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.793702165499298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We redefine causal data from two novel perspectives: the number of causal skeletons and the dimension of causal variables, thereby proposing three data paradigms. Among them, the indefinite data (like dialogues or video sources) is characterized by multi-skeleton structures and multi-value variables. Multi skeletons induce low sample utilization, and multi values induce incapability of the distribution assumption, both leading to the fact that learning causal representation from indefinite data is, as of yet, largely unexplored. We design the causal strength variational model to settle down these two problems. Specifically, we leverage the causal strength instead of independent noise as the latent variable to construct evidence lower bound. By this design ethos, The causal strengths of different skeletons are regarded as a distribution and can be expressed as a single-valued causal graph matrix. Moreover, considering the latent confounders, we disentangle the causal graph G into two relation subgraphs O and C. O contains pure relations between observed variables, while C represents the relations from latent variables to observed variables. We implement the above designs as a dynamic variational inference model, tailored to learn causal representation from indefinite data under latent confounding. Finally, we conduct comprehensive experiments on synthetic and real-world data to demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 因果スケルトン数と因果変数の次元という2つの新しい視点から因果データを再定義し、3つのデータパラダイムを提案する。 それらのうち、不定値データ(対話やビデオソースなど)は、マルチスケルトン構造と多値変数によって特徴づけられる。 マルチスケルトンはサンプル使用率の低下を誘発し、マルチ値は分布仮定の不可能性を誘発し、どちらも未定のデータからの因果表現の学習は、まだほとんど探索されていないという事実に繋がる。 この2つの問題を解決するために因果強度変動モデルを設計する。 具体的には、独立雑音の代わりに因果強度を潜伏変数として利用し、証拠を下限に構築する。 この設計エトスにより、異なる骨格の因果強度は分布と見なされ、単値因果グラフ行列として表現できる。 因果グラフ g を二つの関係部分グラフ o と c に分解する。 o は観測変数間の純粋関係を含み、c は潜在変数と観測変数の関係を表す。 上記の設計を動的変分推論モデルとして実装し,不定値データからの因果表現を潜在結合下で学習する。 最後に,本手法の有効性を実証するために,合成および実世界のデータに関する包括的実験を行った。

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