論文の概要: Targeted Reduction of Causal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18639v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 13:45:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 20:11:43.081735
• Title: Targeted Reduction of Causal Models
• Title（参考訳）: 因果モデルのターゲット化
• Authors: Armin Kekić, Bernhard Schölkopf, Michel Besserve,
• Abstract要約: 因果表現学習(Causal Representation Learning)は、シミュレーションで解釈可能な因果パターンを明らかにするための有望な道を提供する。 本稿では、複雑な相互作用可能なモデルを因果因子の簡潔な集合に凝縮する方法であるTCR(Targeted Causal Reduction)を紹介する。 複雑なモデルから解釈可能な高レベルな説明を生成する能力は、玩具や機械システムで実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.11778726095353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Why does a phenomenon occur? Addressing this question is central to most scientific inquiries and often relies on simulations of scientific models. As models become more intricate, deciphering the causes behind phenomena in high-dimensional spaces of interconnected variables becomes increasingly challenging. Causal Representation Learning (CRL) offers a promising avenue to uncover interpretable causal patterns within these simulations through an interventional lens. However, developing general CRL frameworks suitable for practical applications remains an open challenge. We introduce Targeted Causal Reduction (TCR), a method for condensing complex intervenable models into a concise set of causal factors that explain a specific target phenomenon. We propose an information theoretic objective to learn TCR from interventional data of simulations, establish identifiability for continuous variables under shift interventions and present a practical algorithm for learning TCRs. Its 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）: なぜその現象が起こるのか。 この疑問に対処することは、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、相互接続された変数の高次元空間における現象の背後にある原因を解読することがますます困難になる。 Causal Representation Learning (CRL)は、これらのシミュレーション内の解釈可能な因果パターンを、干渉レンズを通して発見するための、有望な道を提供する。 しかし、実用的なアプリケーションに適した一般的なCRLフレームワークの開発は、依然としてオープンな課題である。 本稿では,複雑な相互作用可能なモデルを,特定の対象現象を説明するための簡潔な因果因子群に凝縮する手法であるTCR(Targeted Causal Reduction)を紹介する。 本稿では、シミュレーションの介入データからTCRを学習し、シフト介入の下で連続変数の識別可能性を確立し、TCRを学習するための実用的なアルゴリズムを提案する。 複雑なモデルから解釈可能な高レベルな説明を生成する能力は、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に科学者を支援する可能性を示している。

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