論文の概要: Neuro-Causal Factor Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19802v1
• Date: Wed, 31 May 2023 12:41:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 16:40:58.406062
• Title: Neuro-Causal Factor Analysis
• Title（参考訳）: 神経因果因子の解析
• Authors: Alex Markham, Mingyu Liu, Bryon Aragam, Liam Solus
• Abstract要約: 神経因果因子分析(NCFA)の枠組みについて紹介する。 NCFAは潜伏因果発見法により因子を同定し、可変オートエンコーダ(VAE)を用いる NCFAを実データおよび合成データセット上で評価し、データ再構成タスクにおける標準VAEと同等に動作することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.176375611711396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Factor analysis (FA) is a statistical tool for studying how observed variables with some mutual dependences can be expressed as functions of mutually independent unobserved factors, and it is widely applied throughout the psychological, biological, and physical sciences. We revisit this classic method from the comparatively new perspective given by advancements in causal discovery and deep learning, introducing a framework for Neuro-Causal Factor Analysis (NCFA). Our approach is fully nonparametric: it identifies factors via latent causal discovery methods and then uses a variational autoencoder (VAE) that is constrained to abide by the Markov factorization of the distribution with respect to the learned graph. We evaluate NCFA on real and synthetic data sets, finding that it performs comparably to standard VAEs on data reconstruction tasks but with the advantages of sparser architecture, lower model complexity, and causal interpretability. Unlike traditional FA methods, our proposed NCFA method allows learning and reasoning about the latent factors underlying observed data from a justifiably causal perspective, even when the relations between factors and measurements are highly nonlinear.
• Abstract（参考訳）: 因子分析(FA)は、相互依存を持つ観察された変数が相互に独立な未観測因子の関数としてどのように表現できるかを研究するための統計ツールであり、心理学、生物学、物理科学において広く適用されている。 因果的発見と深層学習の進歩が与える比較的新しい視点から,この古典的手法を再考し,神経因果的因子分析(ncfa)の枠組みを紹介する。 我々のアプローチは完全に非パラメトリックであり、潜在因果的発見法を通じて因子を識別し、学習されたグラフに対する分布のマルコフ分解によって回避される変分オートエンコーダ(vae)を使用する。 本研究では,実データ集合と合成データ集合のncfaを評価し,データ再構成タスクにおける標準vaesと同等の性能を示すが,sparserアーキテクチャの利点,モデルの複雑さの低下,因果解釈可能性などの利点を生かした。 従来のfa法とは異なり,提案手法では,因子と測定値の関係が高度に非線形である場合でも,観測データに基づく潜在要因の学習と推論が可能である。

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