論文の概要: General Identifiability and Achievability for Causal Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15450v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 16:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 19:22:57.033180
• Title: General Identifiability and Achievability for Causal Representation Learning
• Title（参考訳）: 因果表現学習における一般識別性と達成可能性
• Authors: Burak Var{\i}c{\i}, Emre Acart\"urk, Karthikeyan Shanmugam, Ali Tajer
• Abstract要約: 本稿では,潜伏因果グラフにおけるノード毎の2つのハードアンカップリング介入を用いて,識別可能性と達成性を評価する。 同定可能性について,未結合の介入の下で潜伏因果モデルと変数の完全回復が保証されることを示す。 さらに、この分析は、2つのハードカップリングされた介入に対して、同一ノードが介在する2つの環境に関するメタデータが知られている場合に、識別可能性の結果を回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.80247458590611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on causal representation learning (CRL) under a general nonparametric latent causal model and a general transformation model that maps the latent data to the observational data. It establishes identifiability and achievability results using two hard uncoupled interventions per node in the latent causal graph. Notably, one does not know which pair of intervention environments have the same node intervened (hence, uncoupled). For identifiability, the paper establishes that perfect recovery of the latent causal model and variables is guaranteed under uncoupled interventions. For achievability, an algorithm is designed that uses observational and interventional data and recovers the latent causal model and variables with provable guarantees. This algorithm leverages score variations across different environments to estimate the inverse of the transformer and, subsequently, the latent variables. The analysis, additionally, recovers the identifiability result for two hard coupled interventions, that is when metadata about the pair of environments that have the same node intervened is known. This paper also shows that when observational data is available, additional faithfulness assumptions that are adopted by the existing literature are unnecessary.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、一般的な非パラメトリック潜時因果モデルと、潜時データを観測データにマッピングする一般変換モデルに基づく因果表現学習(CRL)に焦点を当てる。 潜在因果グラフにおけるノード毎の2つのハード非結合の介入を用いて、識別可能性と達成可能性を確立する。 特に、どの一対の介入環境が同じノードを介入しているか(hence, uncoupled)を知らない。 この論文は、未結合の介入の下で潜在因果モデルと変数の完全回復が保証されることを示す。 達成可能性のために、観測データと介入データを使用し、証明可能な保証付き潜在因果モデルと変数を復元するアルゴリズムが設計されている。 このアルゴリズムは、異なる環境におけるスコアの変動を利用して、変圧器の逆数と後続変数を推定する。 さらに、分析では、同じノードが介入した環境のペアに関するメタデータが知られている場合の、2つのハード結合による介入の識別可能性結果が復元される。 また,観測データが得られる場合,既存の文献で採用されている追加の忠実性の仮定は不要であることを示す。

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