論文の概要: Causal Representation Learning from Multiple Distributions: A General Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05052v3
• Date: Sun, 11 Aug 2024 02:27:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 23:57:57.488607
• Title: Causal Representation Learning from Multiple Distributions: A General Setting
• Title（参考訳）: 複数分布からの因果表現学習:一般設定
• Authors: Kun Zhang, Shaoan Xie, Ignavier Ng, Yujia Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,複数の分布からの因果表現学習の一般的,完全に非パラメトリックな設定について述べる。 因果的影響に対する適切な変化条件と、潜伏変数上のグラフの空間的制約の下で、基礎となる有向非巡回グラフのモラル化グラフを復元できることが示される。 場合によっては、ほとんどの潜伏変数はコンポーネントワイド変換まで回収できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.73088044465267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many problems, the measured variables (e.g., image pixels) are just mathematical functions of the latent causal variables (e.g., the underlying concepts or objects). For the purpose of making predictions in changing environments or making proper changes to the system, it is helpful to recover the latent causal variables $Z_i$ and their causal relations represented by graph $\mathcal{G}_Z$. This problem has recently been known as causal representation learning. This paper is concerned with a general, completely nonparametric setting of causal representation learning from multiple distributions (arising from heterogeneous data or nonstationary time series), without assuming hard interventions behind distribution changes. We aim to develop general solutions in this fundamental case; as a by product, this helps see the unique benefit offered by other assumptions such as parametric causal models or hard interventions. We show that under the sparsity constraint on the recovered graph over the latent variables and suitable sufficient change conditions on the causal influences, interestingly, one can recover the moralized graph of the underlying directed acyclic graph, and the recovered latent variables and their relations are related to the underlying causal model in a specific, nontrivial way. In some cases, most latent variables can even be recovered up to component-wise transformations. Experimental results verify our theoretical claims.
• Abstract（参考訳）: 多くの問題において、測定された変数(例えば、画像画素)は、潜在因果変数(例えば、基礎となる概念や対象)の数学的関数である。 環境の変化を予測したり、システムに適切な変更を加えるためには、潜伏する因果変数$Z_i$とその因果関係をグラフ$\mathcal{G}_Z$で表すのに役立つ。 この問題は近年、因果表現学習として知られている。 本稿では,複数分布(異種データや非定常時系列など)からの因果表現学習の一般的な非パラメトリックな設定について,分布変化の背景にある困難な介入を仮定することなく検討する。 製品として、パラメトリック因果モデルやハード介入といった他の仮定によってもたらされる独特な利点を見出すのに役立ちます。 本稿では, 因果関係の因果関係について, 因果関係に適切な変化条件と, 因果関係の因果関係を考慮し, 因果関係の因果関係を考慮し, 因果関係と因果関係の因果関係が関係していることを示す。 場合によっては、ほとんどの潜伏変数はコンポーネントワイド変換まで回収できる。 実験結果は我々の理論的主張を検証する。

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