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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06969v3
• Date: Fri, 13 Dec 2024 13:56:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:05.954683
• Title: A Fixed-Point Approach for Causal Generative Modeling
• Title（参考訳）: 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: 本稿では,構造因果モデル(Structure Causal Models, SCM)を因果順序付き変数の固定点問題として記述する新しい形式論を提案する。 トポロジカル順序付け(TO)を考えると,その特異な回復のために最も弱い既知の条件を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.88890689294816
• License:
• Abstract: We propose a novel formalism for describing Structural Causal Models (SCMs) as fixed-point problems on causally ordered variables, eliminating the need for Directed Acyclic Graphs (DAGs), and establish the weakest known conditions for their unique recovery given the topological ordering (TO). Based on this, we design a two-stage causal generative model that first infers in a zero-shot manner a valid TO from observations, and then learns the generative SCM on the ordered variables. To infer TOs, we propose to amortize the learning of TOs on synthetically generated datasets by sequentially predicting the leaves of graphs seen during training. To learn 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. The code is available on \href{https://github.com/microsoft/causica/tree/main/research_experiments/fip}{Github}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,構造因果モデル (SCM) を因果的に順序付けられた変数の固定点問題として記述し,DAG (Directed Acyclic Graphs) の必要性を排除し,トポロジ的順序付け (TO) を考慮すれば,その特異な回復条件として最も弱い。 そこで我々は,まず観測から有効なTOをゼロショットで推定し,次に順序づけられた変数について生成SCMを学習する2段階因果生成モデルを設計する。 to infer TOs, we propose to amortize the learning of TOs on syntheticly generated datas by Sequencely predicting the leaves of graphs during training。 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。 コードは \href{https://github.com/microsoft/causica/tree/main/research_experiments/fip}{Github} で公開されている。

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