論文の概要: From Identifiable Causal Representations to Controllable Counterfactual Generation: A Survey on Causal Generative Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11011v2
- Date: Thu, 23 May 2024 16:59:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-26 20:33:22.117901
- Title: From Identifiable Causal Representations to Controllable Counterfactual Generation: A Survey on Causal Generative Modeling
- Title（参考訳）: 因果表現から制御可能な因果生成へ:因果生成モデリングに関する調査
- Authors: Aneesh Komanduri, Xintao Wu, Yongkai Wu, Feng Chen,
- Abstract要約: 基本的な理論、方法論、欠点、データセット、メトリクスに重点を置いています。
フェアネス、プライバシ、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化、精密医療、生物科学における因果生成モデルの応用について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.074858228123706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep generative models have shown tremendous capability in data density estimation and data generation from finite samples. While these models have shown impressive performance by learning correlations among features in the data, some fundamental shortcomings are their lack of explainability, tendency to induce spurious correlations, and poor out-of-distribution extrapolation. To remedy such challenges, recent work has proposed a shift toward causal generative models. Causal models offer several beneficial properties to deep generative models, such as distribution shift robustness, fairness, and interpretability. Structural causal models (SCMs) describe data-generating processes and model complex causal relationships and mechanisms among variables in a system. Thus, SCMs can naturally be combined with deep generative models. We provide a technical survey on causal generative modeling categorized into causal representation learning and controllable counterfactual generation methods. We focus on fundamental theory, methodology, drawbacks, datasets, and metrics. Then, we cover applications of causal generative models in fairness, privacy, out-of-distribution generalization, precision medicine, and biological sciences. Lastly, we discuss open problems and fruitful research directions for future work in the field.
- Abstract（参考訳）: 深部生成モデルは, 有限標本からのデータ密度推定とデータ生成に極めて有意な能力を示した。
これらのモデルでは,データ中の特徴間の相関関係の学習による顕著な性能を示す一方で,その説明可能性の欠如,突発的相関を誘発する傾向,分布外挿不良などが根本的な欠点である。
このような課題を解決するため、最近の研究は因果生成モデルへのシフトを提案している。
因果モデル(Causal model)は、分散シフトロバスト性(英語版)、公正性(英語版)、解釈可能性(英語版)など、深い生成モデルにいくつかの有益な性質を提供する。
構造因果モデル (Structure causal model, SCM) は、データ生成過程を記述し、システム内の変数間の複雑な因果関係とメカニズムをモデル化する。
したがって、SCMは自然に深層生成モデルと結合することができる。
本稿では,因果表現学習に分類した因果生成モデリングの技術的調査と,対応可能な逆生成手法について述べる。
基本的な理論、方法論、欠点、データセット、メトリクスに重点を置いています。
次に、フェアネス、プライバシ、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化、精密医療、生物科学における因果生成モデルの応用について述べる。
最後に,オープンな問題と今後の研究の方向性について論じる。
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