論文の概要: Score-based Causal Representation Learning: Linear and General Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00849v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 01:47:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:24:58.996828
• Title: Score-based Causal Representation Learning: Linear and General Transformations
• Title（参考訳）: スコアに基づく因果表現学習:線形および一般変換
• Authors: Burak Varıcı, Emre Acartürk, Karthikeyan Shanmugam, Abhishek Kumar, Ali Tajer,
• Abstract要約: 本稿は、識別可能性と達成可能性の両方に対処する。 スコアに基づくアルゴリズムのクラスを設計し、識別性と達成性の両方を保証する。 結果は構造化された合成データと画像データの実験によって実証的に検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.786444957887472
• License:
• Abstract: This paper addresses intervention-based causal representation learning (CRL) under a general nonparametric latent causal model and an unknown transformation that maps the latent variables to the observed variables. Linear and general transformations are investigated. The paper addresses both the identifiability and achievability aspects. Identifiability refers to determining algorithm-agnostic conditions that ensure recovering the true latent causal variables and the latent causal graph underlying them. Achievability refers to the algorithmic aspects and addresses designing algorithms that achieve identifiability guarantees. By drawing novel connections between score functions (i.e., the gradients of the logarithm of density functions) and CRL, this paper designs a score-based class of algorithms that ensures both identifiability and achievability. First, the paper focuses on linear transformations and shows that one stochastic hard intervention per node suffices to guarantee identifiability. It also provides partial identifiability guarantees for soft interventions, including identifiability up to ancestors for general causal models and perfect latent graph recovery for sufficiently non-linear causal models. Secondly, it focuses on general transformations and shows that two stochastic hard interventions per node suffice for identifiability. Notably, one does not need to know which pair of interventional environments have the same node intervened. Finally, the theoretical results are empirically validated via experiments on structured synthetic data and image data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、一般的な非パラメトリック潜時因果モデルに基づく介入に基づく因果表現学習(CRL)と、潜時変数を観測変数にマッピングする未知の変換について述べる。 線形および一般変換について検討した。 本稿は、識別可能性と達成可能性の両方に対処する。 同定可能性 (Identifiability) とは、真の潜伏因果変数とそれらの下にある潜伏因果グラフの回復を保証するアルゴリズムに依存しない条件を決定することを指す。 達成可能性(Achievability)とは、識別可能性を保証するアルゴリズムの設計の側面を指す。 スコア関数(すなわち密度関数の対数勾配)とCRLの間の新しい接続を描画することにより、識別可能性と達成可能性の両方を保証するスコアベースのアルゴリズムのクラスを設計する。 まず、線形変換に焦点をあて、ノードごとの確率的ハード介入が、識別可能性を保証するのに十分であることを示す。 また、一般的な因果モデルに対する祖先への識別可能性や、十分な非線形因果モデルに対する完全な潜在グラフ回復など、ソフト介入に対する部分的な識別可能性を保証する。 第二に、一般変換に焦点をあて、ノード毎の2つの確率的ハード介入が識別可能性に十分であることを示す。 特に、どの介入環境がどのノードが介在しているかを知る必要はない。 最後に、理論的結果は構造化された合成データと画像データの実験を通して実証的に検証される。

関連論文リスト

• A General Causal Inference Framework for Cross-Sectional Observational Data [0.4972323953932129]
  断面観測データに特化して設計された一般因果推論(GCI)フレームワーク。 本稿では,断面観測データを対象としたGCIフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T14:26:27Z)
• Learning Causal Representations from General Environments: Identifiability and Intrinsic Ambiguity [27.630223763160515]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T01:09:11Z)
• Identifiable Latent Polynomial Causal Models Through the Lens of Change [82.14087963690561]
  因果表現学習は、観測された低レベルデータから潜在的な高レベル因果表現を明らかにすることを目的としている。 主な課題の1つは、識別可能性(identifiability)として知られるこれらの潜伏因果モデルを特定する信頼性の高い保証を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T07:46:10Z)
• General Identifiability and Achievability for Causal Representation Learning [33.80247458590611]
  本稿では,潜伏因果グラフにおけるノード毎の2つのハードアンカップリング介入を用いて,識別可能性と達成性を評価する。 同定可能性について,未結合の介入の下で潜伏因果モデルと変数の完全回復が保証されることを示す。 さらに、この分析は、2つのハードカップリングされた介入に対して、同一ノードが介在する2つの環境に関するメタデータが知られている場合に、識別可能性の結果を回復する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T01:47:44Z)
• Learning Linear Causal Representations from Interventions under General Nonlinear Mixing [52.66151568785088]
  介入対象にアクセスできることなく、未知の単一ノード介入を考慮し、強い識別可能性を示す。 これは、ディープニューラルネットワークの埋め込みに対する非ペアの介入による因果識別性の最初の例である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T02:32:12Z)
• Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.1354734978244]
  本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。 我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z)
• Score-based Causal Representation Learning with Interventions [54.735484409244386]
  本稿では,潜在因果変数を間接的に観察する際の因果表現学習問題について検討する。 目的は、 (i) 未知の線形変換(スケーリングまで)を回復し、 (ii) 潜在変数の下の有向非巡回グラフ(DAG)を決定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T18:39:48Z)
• Identifying Weight-Variant Latent Causal Models [82.14087963690561]
  推移性は潜在因果表現の識別性を阻害する重要な役割を担っている。 いくつかの軽微な仮定の下では、潜伏因果表現が自明な置換とスケーリングまで特定可能であることを示すことができる。 本稿では,その間の因果関係や因果関係を直接学習する構造的caUsAl変分自動エンコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T11:12:59Z)
• Effect Identification in Cluster Causal Diagrams [51.42809552422494]
  クラスタ因果図(略してC-DAG)と呼ばれる新しいタイプのグラフィカルモデルを導入する。 C-DAGは、限定された事前知識に基づいて変数間の関係を部分的に定義することができる。 我々はC-DAGに対する因果推論のための基礎と機械を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T21:27:31Z)
• Semiparametric Inference For Causal Effects In Graphical Models With Hidden Variables [13.299431908881425]
  隠れ変数有向非巡回グラフに関連する因果モデルにおける因果効果の同定理論をよく研究した。 対応するアルゴリズムは、出力する関数を推定する複雑さのために、過小評価される。 単一処理と単一結果を含む集団レベルの因果効果の同定と推定のギャップを橋渡しする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-27T22:29:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。