論文の概要: Implicit Causal Representation Learning via Switchable Mechanisms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11124v2
- Date: Tue, 28 May 2024 19:43:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 23:21:18.012023
- Title: Implicit Causal Representation Learning via Switchable Mechanisms
- Title（参考訳）: 切り換え可能なメカニズムによる暗黙の因果表現学習
- Authors: Shayan Shirahmad Gale Bagi, Zahra Gharaee, Oliver Schulte, Mark Crowley,
- Abstract要約: 因果的メカニズムの暗黙的な学習は通常、ハードとソフトの介入という2つの介入データを含む。
本稿では,ソフト介入を用いた因果モデル学習の課題に対処し,暗黙的モデリングを継続する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.870185425476429
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning causal representations from observational and interventional data in the absence of known ground-truth graph structures necessitates implicit latent causal representation learning. Implicit learning of causal mechanisms typically involves two categories of interventional data: hard and soft interventions. In real-world scenarios, soft interventions are often more realistic than hard interventions, as the latter require fully controlled environments. Unlike hard interventions, which directly force changes in a causal variable, soft interventions exert influence indirectly by affecting the causal mechanism. However, the subtlety of soft interventions impose several challenges for learning causal models. One challenge is that soft intervention's effects are ambiguous, since parental relations remain intact. In this paper, we tackle the challenges of learning causal models using soft interventions while retaining implicit modeling. Our approach models the effects of soft interventions by employing a \textit{causal mechanism switch variable} designed to toggle between different causal mechanisms. In our experiments, we consistently observe improved learning of identifiable, causal representations, compared to baseline approaches.
- Abstract（参考訳）: 観測データと介入データからの因果表現の学習には,暗黙の潜伏因果表現学習が必要である。
因果的メカニズムの暗黙的な学習は通常、ハードとソフトの介入という2つの介入データを含む。
現実のシナリオでは、ソフトな介入はハードな介入よりも現実的であることが多い。
因果変化を直接強制するハード介入とは異なり、ソフト介入は因果機構に影響を与えることによって間接的に影響を与える。
しかし、ソフト介入の微妙さは因果モデルの学習にいくつかの課題を課している。
1つの課題は、親関係はそのままであり、ソフト介入の効果が曖昧であることである。
本稿では,ソフト介入を用いた因果モデル学習の課題に対処し,暗黙的モデリングを継続する。
提案手法は,異なる因果機構を切り替えるように設計された \textit{causal mechanism switch variable} を用いてソフト介入の効果をモデル化する。
実験では,ベースラインアプローチと比較して,同定可能な因果表現の学習の改善を一貫して観察した。
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