論文の概要: A Causal Ordering Prior for Unsupervised Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05704v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 18:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 15:28:45.671545
• Title: A Causal Ordering Prior for Unsupervised Representation Learning
• Title（参考訳）: 教師なし表現学習のための因果順序付け
• Authors: Avinash Kori, Pedro Sanchez, Konstantinos Vilouras, Ben Glocker, Sotirios A. Tsaftaris
• Abstract要約: 因果表現学習(Causal representation learning)は、データセットの変動の要因は、実際には因果関係にあると主張している。 本稿では,遅延付加雑音モデルを用いたデータ生成過程を考慮した,教師なし表現学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.18951912984905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Unsupervised representation learning with variational inference relies heavily on independence assumptions over latent variables. Causal representation learning (CRL), however, argues that factors of variation in a dataset are, in fact, causally related. Allowing latent variables to be correlated, as a consequence of causal relationships, is more realistic and generalisable. So far, provably identifiable methods rely on: auxiliary information, weak labels, and interventional or even counterfactual data. Inspired by causal discovery with functional causal models, we propose a fully unsupervised representation learning method that considers a data generation process with a latent additive noise model (ANM). We encourage the latent space to follow a causal ordering via loss function based on the Hessian of the latent distribution.
• Abstract（参考訳）: 変分推論を用いた教師なし表現学習は、潜在変数に対する独立性仮定に大きく依存する。 しかし、因果表現学習(crl)は、データセットにおける変動の要因は、実際には因果関係にあると主張する。 因果関係の結果、潜在変数を相関させることはより現実的で一般化可能である。 現時点では、証明可能なメソッドは、補助情報、弱いラベル、介入的データ、さらには偽りのデータに依存する。 機能的因果モデルによる因果発見に着想を得て,潜在付加雑音モデル(ANM)を用いたデータ生成過程を考慮した,教師なし表現学習手法を提案する。 我々は,潜在分布のヘッシアンに基づく損失関数による因果順序を潜在空間に従わせることを推奨する。

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