論文の概要: Diffusion Model in Causal Inference with Unmeasured Confounders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03669v2
• Date: Mon, 14 Aug 2023 05:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 18:32:44.828627
• Title: Diffusion Model in Causal Inference with Unmeasured Confounders
• Title（参考訳）: 非計測共同設立者の因果推論における拡散モデル
• Authors: Tatsuhiro Shimizu
• Abstract要約: 本研究では,未測定の共同設立者の存在下での観察データから因果的疑問に答えるための拡散モデルの拡張方法について検討する。 提案モデルでは,非計測共同設立者の下で,DCMよりも高精度に反事実分布を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study how to extend the use of the diffusion model to answer the causal question from the observational data under the existence of unmeasured confounders. In Pearl's framework of using a Directed Acyclic Graph (DAG) to capture the causal intervention, a Diffusion-based Causal Model (DCM) was proposed incorporating the diffusion model to answer the causal questions more accurately, assuming that all of the confounders are observed. However, unmeasured confounders in practice exist, which hinders DCM from being applicable. To alleviate this limitation of DCM, we propose an extended model called Backdoor Criterion based DCM (BDCM), whose idea is rooted in the Backdoor criterion to find the variables in DAG to be included in the decoding process of the diffusion model so that we can extend DCM to the case with unmeasured confounders. Synthetic data experiment demonstrates that our proposed model captures the counterfactual distribution more precisely than DCM under the unmeasured confounders.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,未測定の共同設立者の存在下での観察データから因果的疑問に答えるための拡散モデルの適用方法を検討する。 因果的介入を捉えるためにDAG(Directed Acyclic Graph)を用いるパールの枠組みでは、すべての共同設立者が観察されることを前提に、拡散モデルを用いて因果的疑問により正確に答える手法が提案された。 しかし、実際には測定されていない共同設立者が存在し、DCMの適用を妨げている。 DCMのこの制限を軽減するために,バックドア基準に基づくDCM(Backdoor Criterion based DCM)と呼ばれる拡張モデルを提案する。 合成データ実験により, 提案モデルが, dcmよりも正確に反事実分布を捉えていることが証明された。

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