論文の概要: Causal Imitability Under Context-Specific Independence Relations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00585v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 11:55:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 16:33:09.652148
• Title: Causal Imitability Under Context-Specific Independence Relations
• Title（参考訳）: 文脈特異的独立関係下における因果Imitability
• Authors: Fateme Jamshidi, Sina Akbari, Negar Kiyavash
• Abstract要約: 我々は,CSI関係が知られている場合の因果模倣学習の問題点を考察する。 我々は、CSI下での模倣学習に必要なグラフィカルな基準を提供し、構造的前提の下では、この基準も十分であることを示す。 本稿では,CSI関係とデータを考慮した因果模倣学習のための音響アルゴリズムアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.764384254545718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Drawbacks of ignoring the causal mechanisms when performing imitation learning have recently been acknowledged. Several approaches both to assess the feasibility of imitation and to circumvent causal confounding and causal misspecifications have been proposed in the literature. However, the potential benefits of the incorporation of additional information about the underlying causal structure are left unexplored. An example of such overlooked information is context-specific independence (CSI), i.e., independence that holds only in certain contexts. We consider the problem of causal imitation learning when CSI relations are known. We prove that the decision problem pertaining to the feasibility of imitation in this setting is NP-hard. Further, we provide a necessary graphical criterion for imitation learning under CSI and show that under a structural assumption, this criterion is also sufficient. Finally, we propose a sound algorithmic approach for causal imitation learning which takes both CSI relations and data into account.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習を行う際の因果メカニズムを無視する欠点が最近認識されている。 模倣の可能性と因果的共起や因果的誤認を回避するためのいくつかのアプローチが文献で提案されている。 しかし、基礎となる因果構造に関する追加情報の導入による潜在的利益は未検討のままである。 このような見落としられた情報の例としては、コンテキスト固有の独立性(csi)、すなわち特定のコンテキストにのみ保持される独立性がある。 csi関係が知られている場合の因果模倣学習の問題を考える。 この設定における模倣の実現可能性に関する決定問題はNPハードであることを証明する。 さらに,csi下での模倣学習に必要なグラフィカルな基準を提供し,構造的仮定の下では,この基準が十分であることを示す。 最後に,CSI関係とデータを考慮した因果模倣学習のための音響アルゴリズムアプローチを提案する。

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