論文の概要: Learning Structural Causal Models through Deep Generative Models: Methods, Guarantees, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05025v1
- Date: Wed, 8 May 2024 12:56:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 14:24:42.549051
- Title: Learning Structural Causal Models through Deep Generative Models: Methods, Guarantees, and Challenges
- Title（参考訳）: 深部生成モデルによる構造因果モデル学習:方法,保証,課題
- Authors: Audrey Poinsot, Alessandro Leite, Nicolas Chesneau, Michèle Sébag, Marc Schoenauer,
- Abstract要約: 基礎となるディープラーニングコンポーネントや構造因果モデルに固有の仮説、保証、アプリケーションを分析する。
深い構造因果モデリングの分野における課題とオープンな疑問を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.0626213927983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper provides a comprehensive review of deep structural causal models (DSCMs), particularly focusing on their ability to answer counterfactual queries using observational data within known causal structures. It delves into the characteristics of DSCMs by analyzing the hypotheses, guarantees, and applications inherent to the underlying deep learning components and structural causal models, fostering a finer understanding of their capabilities and limitations in addressing different counterfactual queries. Furthermore, it highlights the challenges and open questions in the field of deep structural causal modeling. It sets the stages for researchers to identify future work directions and for practitioners to get an overview in order to find out the most appropriate methods for their needs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 深層構造因果モデル (DSCM) の総合的なレビューを行い, 特に既知の因果構造内の観測データを用いて, 対実的クエリに応答する能力に着目した。
DSCMの特徴は、基礎となるディープラーニングコンポーネントや構造因果モデルに固有の仮説、保証、アプリケーションを分析し、その能力と異なる対実的なクエリに対処する際の制限をより詳細に理解することにある。
さらに、深い構造因果モデリングの分野における課題とオープンな疑問を強調している。
研究者が将来の仕事の方向性を識別し、実践者が彼らのニーズに最も適した方法を見つけるための概要を得るためのステージを設定します。
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