Fugu-MT 論文翻訳(概要): FiP: a Fixed-Point Approach for Causal Generative Modeling

論文の概要: FiP: a Fixed-Point Approach for Causal Generative Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06969v1
Date: Wed, 10 Apr 2024 12:29:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-11 14:40:47.732893
Title: FiP: a Fixed-Point Approach for Causal Generative Modeling
Title（参考訳）: FiP:因果生成モデリングのための固定点アプローチ
Authors: Meyer Scetbon, Joel Jennings, Agrin Hilmkil, Cheng Zhang, Chao Ma,
Abstract要約: 因果順序付き変数上の不動点問題を記述するのにDAGを必要としない新しい等価形式法を提案する。理論的な知見に基づいて、ゼロショット方式で観測から因果順序を推定する2段階因果生成モデルを設計する。固定点SCMを学習するために、我々は、因果構造のモデリングを可能にする新しいアテンション機構を利用するトランスフォーマーベースのアーキテクチャを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.88890689294816
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Modeling true world data-generating processes lies at the heart of empirical science. Structural Causal Models (SCMs) and their associated Directed Acyclic Graphs (DAGs) provide an increasingly popular answer to such problems by defining the causal generative process that transforms random noise into observations. However, learning them from observational data poses an ill-posed and NP-hard inverse problem in general. In this work, we propose a new and equivalent formalism that do not require DAGs to describe them, viewed as fixed-point problems on the causally ordered variables, and show three important cases where they can be uniquely recovered given the topological ordering (TO). To the best of our knowledge, we obtain the most general recovery results when the TO is known. Based on our theoretical findings, we design a two-stage causal generative model that first infers the causal order from observations in a zero-shot manner, thus by-passing the search, and then learns the generative fixed-point SCM on the ordered variables. To infer TOs from observations, we propose to amortize the learning of TOs on generated datasets by sequentially predicting the leaves of graphs seen during training. To learn fixed-point SCMs, we design a transformer-based architecture that exploits a new attention mechanism enabling the modeling of causal structures, and show that this parameterization is consistent with our formalism. Finally, we conduct an extensive evaluation of each method individually, and show that when combined, our model outperforms various baselines on generated out-of-distribution problems.
Abstract（参考訳）: 真の世界データ生成プロセスのモデリングは、実証科学の中心にある。構造因果モデル(SCM)とそれらの関連した非巡回グラフ(DAG)は、ランダムノイズを観測に変換する因果生成過程を定義することによって、そのような問題に対するより一般的な回答を提供する。しかし、観測データからそれらを学ぶことは、一般的にNP-ハード逆問題を引き起こす。そこで本研究では,DAGを必要とせず,因果的に順序づけられた変数上の不動点問題とみなし,トポロジ的順序付け(TO)を考えると,それらが一意に回復できる3つの重要なケースを示す。我々の知る限り、TOが知られている場合に最も一般的な回復結果が得られる。理論的な知見に基づいて、まずゼロショットで観測から因果順序を推定し、探索をバイパスし、次に順序づけられた変数の定点SCMを学習する2段階因果生成モデルを設計する。 to infer TOs from observed, we propose to amortize the learning of TOs on generated datasets by Sequencely predicting the leaves of graphs during training。固定点SCMを学習するために、我々は、因果構造のモデリングを可能にする新しい注意機構を利用するトランスフォーマーベースのアーキテクチャを設計し、このパラメータ化が我々の形式主義と一致していることを示す。最後に、各手法を個別に広範囲に評価し、組み合わせると、生成されたアウト・オブ・ディストリビューション問題に対して、モデルが様々なベースラインより優れていることを示す。

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