論文の概要: Learning Causal Representations from General Environments: Identifiability and Intrinsic Ambiguity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12267v2
• Date: Sat, 3 Feb 2024 06:56:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 04:07:40.877186
• Title: Learning Causal Representations from General Environments: Identifiability and Intrinsic Ambiguity
• Title（参考訳）: 一般環境からの因果表現の学習:識別可能性と内在的曖昧性
• Authors: Jikai Jin and Vasilis Syrgkanis
• Abstract要約: 一般的な環境から得られたデータに基づいて,最初の識別可能性を示す。 線形因果モデルでは、因果グラフは完全復元可能であるが、潜伏変数は閉ノード曖昧性(SNA)までしか識別できないことを示す。 また,SNAまでの地下構造モデルを確実に復元するアルゴリズムである texttLiNGCReL を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.630223763160515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We study causal representation learning, the task of recovering high-level latent variables and their causal relationships in the form of a causal graph from low-level observed data (such as text and images), assuming access to observations generated from multiple environments. Prior results on the identifiability of causal representations typically assume access to single-node interventions which is rather unrealistic in practice, since the latent variables are unknown in the first place. In this work, we provide the first identifiability results based on data that stem from general environments. We show that for linear causal models, while the causal graph can be fully recovered, the latent variables are only identified up to the surrounded-node ambiguity (SNA) \citep{varici2023score}. We provide a counterpart of our guarantee, showing that SNA is basically unavoidable in our setting. We also propose an algorithm, \texttt{LiNGCReL} which provably recovers the ground-truth model up to SNA, and we demonstrate its effectiveness via numerical experiments. Finally, we consider general non-parametric causal models and show that the same identification barrier holds when assuming access to groups of soft single-node interventions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複数の環境から発生する観測データへのアクセスを想定し,因果関係を低レベル観測データ(テキストや画像など)から因果関係の形で復元する因果表現学習について検討する。 因果表現の識別可能性に関する先行の結果は、通常、潜在変数がそもそも不明であるため、実際には現実的ではない単ノード介入へのアクセスを想定している。 本研究では,一般的な環境から得られるデータに基づいて,最初の識別可能性を示す。 線形因果モデルでは、因果グラフが完全に回復できるが、潜在変数は囲まれたノード曖昧性 (sna) \citep{varici2023score} によってのみ同定される。 私たちは、SNAが基本的に私たちの設定では避けられないことを示す保証の相手を提供します。 また,SNAまでの地下構造モデルを良好に復元するアルゴリズムである \texttt{LiNGCReL} を提案し,数値実験によりその有効性を実証する。 最後に, 一般的な非パラメトリック因果モデルを検討し, ソフトな単ノード介入群へのアクセスを仮定すると, 同じ識別障壁が成立することを示す。

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