論文の概要: CaRiNG: Learning Temporal Causal Representation under Non-Invertible Generation Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14535v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 22:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 16:24:27.561061
• Title: CaRiNG: Learning Temporal Causal Representation under Non-Invertible Generation Process
• Title（参考訳）: CaRiNG:非可逆生成過程における時間因果表現の学習
• Authors: Guangyi Chen, Yifan Shen, Zhenhao Chen, Xiangchen Song, Yuewen Sun, Weiran Yao, Xiao Liu, Kun Zhang
• Abstract要約: 非可逆生成時間データのCAusal RepresentatIonを同一性保証付きで学習するための原則的アプローチを提案する。 具体的には、時間的文脈を利用して失われた潜伏情報を復元し、この理論の条件を適用してトレーニングプロセスの指導を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.699522446103053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Identifying the underlying time-delayed latent causal processes in sequential data is vital for grasping temporal dynamics and making downstream reasoning. While some recent methods can robustly identify these latent causal variables, they rely on strict assumptions about the invertible generation process from latent variables to observed data. However, these assumptions are often hard to satisfy in real-world applications containing information loss. For instance, the visual perception process translates a 3D space into 2D images, or the phenomenon of persistence of vision incorporates historical data into current perceptions. To address this challenge, we establish an identifiability theory that allows for the recovery of independent latent components even when they come from a nonlinear and non-invertible mix. Using this theory as a foundation, we propose a principled approach, CaRiNG, to learn the CAusal RepresentatIon of Non-invertible Generative temporal data with identifiability guarantees. Specifically, we utilize temporal context to recover lost latent information and apply the conditions in our theory to guide the training process. Through experiments conducted on synthetic datasets, we validate that our CaRiNG method reliably identifies the causal process, even when the generation process is non-invertible. Moreover, we demonstrate that our approach considerably improves temporal understanding and reasoning in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 時系列データにおける時間遅延因果過程の同定は、時間的ダイナミクスの把握と下流の推論に不可欠である。 最近の手法ではこれらの潜在因果変数をロバストに識別できるが、潜在変数から観測データへの可逆生成プロセスに関する厳密な仮定に依存している。 しかし、これらの仮定は情報損失を含む現実世界のアプリケーションでは満たせないことが多い。 例えば、視覚知覚過程は3d空間を2d画像に変換するか、または視覚の持続現象が過去のデータを現在の知覚に組み込む。 この課題に対処するために、非線形かつ非可逆混合から来る場合でも独立な潜伏成分の回復を可能にする識別可能性理論を確立する。 本研究では, この理論を基礎として, 非可逆生成時間データのCAusal RepresentatIonを同一性保証付きで学習するためのCaRiNGを提案する。 具体的には,時間的文脈を用いて失われた潜在情報を復元し,学習過程の指導に本理論の条件を適用する。 合成データセットを用いた実験により,生成プロセスが非可逆である場合でも,CaRiNG法が因果過程を確実に同定できることを確認した。 さらに,本手法が実用化における時間的理解と推論を大幅に改善することを示す。

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