論文の概要: Learning Causally Disentangled Representations via the Principle of Independent Causal Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01213v3
• Date: Wed, 8 May 2024 20:08:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 18:29:02.133745
• Title: Learning Causally Disentangled Representations via the Principle of Independent Causal Mechanisms
• Title（参考訳）: 独立因果メカニズムの原理による因果解離表現の学習
• Authors: Aneesh Komanduri, Yongkai Wu, Feng Chen, Xintao Wu,
• Abstract要約: 本稿では、因果関係の観測ラベルによって教師される因果関係の非絡み合い表現を学習するための枠組みを提案する。 この枠組みは, 極めて不整合な因果関係を生じさせ, 介入の堅牢性を向上し, 反事実発生と相容れないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.074858228123706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning disentangled causal representations is a challenging problem that has gained significant attention recently due to its implications for extracting meaningful information for downstream tasks. In this work, we define a new notion of causal disentanglement from the perspective of independent causal mechanisms. We propose ICM-VAE, a framework for learning causally disentangled representations supervised by causally related observed labels. We model causal mechanisms using nonlinear learnable flow-based diffeomorphic functions to map noise variables to latent causal variables. Further, to promote the disentanglement of causal factors, we propose a causal disentanglement prior learned from auxiliary labels and the latent causal structure. We theoretically show the identifiability of causal factors and mechanisms up to permutation and elementwise reparameterization. We empirically demonstrate that our framework induces highly disentangled causal factors, improves interventional robustness, and is compatible with counterfactual generation.
• Abstract（参考訳）: 分散因果表現の学習は、下流タスクに意味のある情報を抽出することの意味から、近年大きな注目を集めている課題である。 本研究では、独立因果メカニズムの観点から因果解離の新たな概念を定義する。 ICM-VAEは、因果関係の観測ラベルによって教師される因果関係の不整合表現を学習するためのフレームワークである。 非線形学習可能なフローベース微分型関数を用いて因果メカニズムをモデル化し、雑音変数を潜在因果変数にマッピングする。 さらに, 因果関係の絡み合いを促進するために, 補助ラベルと潜伏因果構造から学習した因果関係の絡み合いを提案する。 理論的には、因果因子と機構の置換および要素的再パラメータ化による識別可能性を示す。 我々は,我々の枠組みが高度に絡み合った因果関係を誘発し,介入の堅牢性を向上し,反事実生成と互換性があることを実証的に実証した。

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