論文の概要: Causal Representation Learning Made Identifiable by Grouping of Observational Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15709v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 09:11:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 20:46:33.576280
• Title: Causal Representation Learning Made Identifiable by Grouping of Observational Variables
• Title（参考訳）: 観測変数のグループ化による因果表現学習
• Authors: Hiroshi Morioka, Aapo Hyvärinen,
• Abstract要約: 因果表現学習(Causal Representation Learning)は、データ駆動型で隠れた機能の因果モデルを学ぶことを目的としている。 ここでは、新規で弱い制約に基づく識別可能性を示す。 また,モデルに整合した新たな自己教師付き推定フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.157856010838382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A topic of great current interest is Causal Representation Learning (CRL), whose goal is to learn a causal model for hidden features in a data-driven manner. Unfortunately, CRL is severely ill-posed since it is a combination of the two notoriously ill-posed problems of representation learning and causal discovery. Yet, finding practical identifiability conditions that guarantee a unique solution is crucial for its practical applicability. Most approaches so far have been based on assumptions on the latent causal mechanisms, such as temporal causality, or existence of supervision or interventions; these can be too restrictive in actual applications. Here, we show identifiability based on novel, weak constraints, which requires no temporal structure, intervention, nor weak supervision. The approach is based on assuming the observational mixing exhibits a suitable grouping of the observational variables. We also propose a novel self-supervised estimation framework consistent with the model, prove its statistical consistency, and experimentally show its superior CRL performances compared to the state-of-the-art baselines. We further demonstrate its robustness against latent confounders and causal cycles.
• Abstract（参考訳）: 現在大きな関心を集めているトピックはCausal Representation Learning (CRL)である。 残念ながらCRLは、表現学習と因果発見の2つの悪名高い悪名高い問題の組み合わせであるため、深刻な悪名高い。 しかし,一意解が保証される実用的識別可能性条件の発見は,その実用性に不可欠である。 これまでのアプローチの多くは、時間的因果性や監督や介入の存在といった、潜む因果的メカニズムの仮定に基づいている。 ここでは、時間的構造や介入、監督の弱さを必要としない、新規で弱い制約に基づく識別可能性を示す。 この手法は、観測混合が観測変数の適切なグループ化を示すと仮定することに基づいている。 また,モデルに整合した新たな自己教師付き推定フレームワークを提案し,その統計的整合性を証明し,最先端のベースラインと比較して,その優れたCRL性能を実験的に示す。 我々はまた、潜伏した共同設立者と因果サイクルに対する堅牢性を示す。

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