論文の概要: Targeted Reduction of Causal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18639v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 15:46:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 16:11:33.300182
• Title: Targeted Reduction of Causal Models
• Title（参考訳）: 因果モデルのターゲット化
• Authors: Armin Keki\'c, Bernhard Sch\"olkopf, Michel Besserve
• Abstract要約: 因果機械学習は、シミュレーションにおける因果関係の関連性および解釈可能なパターンの発見に科学者を支援する可能性がある。 本稿では、複雑なモデルを特定の目標現象を説明するための簡潔な要因のセットに変換する方法であるTCR(Targeted Causal Reduction)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.95147976128033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Why does a phenomenon occur? Addressing this question is central to most scientific inquiries based on empirical observations, and often heavily relies on simulations of scientific models. As models become more intricate, deciphering the causes behind these phenomena in high-dimensional spaces of interconnected variables becomes increasingly challenging. Causal machine learning may assist scientists in the discovery of relevant and interpretable patterns of causation in simulations. We introduce Targeted Causal Reduction (TCR), a method for turning complex models into a concise set of causal factors that explain a specific target phenomenon. We derive an information theoretic objective to learn TCR from interventional data or simulations and propose algorithms to optimize this objective efficiently. TCR's ability to generate interpretable high-level explanations from complex models is demonstrated on toy and mechanical systems, illustrating its potential to assist scientists in the study of complex phenomena in a broad range of disciplines.
• Abstract（参考訳）: なぜある現象が起こるのか? この疑問に対処することは、経験的な観察に基づくほとんどの科学的調査の中心であり、しばしば科学モデルのシミュレーションに大きく依存している。 モデルがより複雑化するにつれて、相互接続変数の高次元空間におけるこれらの現象の原因の解読がますます困難になる。 因果機械学習は、シミュレーションにおける因果関係の関連性および解釈可能なパターンの発見に科学者を支援する可能性がある。 本稿では、複雑なモデルを特定の目標現象を説明するための簡潔な要因セットに変換する方法であるTCR(Targeted Causal Reduction)を紹介する。 介入データやシミュレーションからtcrを学ぶための情報理論目標を導出し、この目標を効率的に最適化するためのアルゴリズムを提案する。 複雑なモデルから解釈可能なハイレベルな説明を生成するtcrの能力は、おもちゃや機械システムで実証され、幅広い分野の複雑な現象の研究を支援する可能性を示す。

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