論文の概要: Deep Causal Generative Models with Property Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16219v1
• Date: Sat, 25 May 2024 13:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 00:21:21.819307
• Title: Deep Causal Generative Models with Property Control
• Title（参考訳）: 特性制御による深部因果生成モデル
• Authors: Qilong Zhao, Shiyu Wang, Guangji Bai, Bo Pan, Zhaohui Qin, Liang Zhao,
• Abstract要約: 我々は相関対応因果変分自動エンコーダ(C2VAE)と呼ばれる新しい深層生成フレームワークを提案する。 C2VAEは、非絡み付き潜在ベクトルを用いて特性間の相関関係と因果関係を同時に回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.604321459670315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating data with properties of interest by external users while following the right causation among its intrinsic factors is important yet has not been well addressed jointly. This is due to the long-lasting challenge of jointly identifying key latent variables, their causal relations, and their correlation with properties of interest, as well as how to leverage their discoveries toward causally controlled data generation. To address these challenges, we propose a novel deep generative framework called the Correlation-aware Causal Variational Auto-encoder (C2VAE). This framework simultaneously recovers the correlation and causal relationships between properties using disentangled latent vectors. Specifically, causality is captured by learning the causal graph on latent variables through a structural causal model, while correlation is learned via a novel correlation pooling algorithm. Extensive experiments demonstrate C2VAE's ability to accurately recover true causality and correlation, as well as its superiority in controllable data generation compared to baseline models.
• Abstract（参考訳）: 外部ユーザの興味を引いたデータ生成は,本質的な要因の適切な因果関係を追及する上で重要であるが,共同で対処する上では不十分である。 これは、キー潜伏変数の同定、因果関係、興味のある性質との相関、および因果的に制御されたデータ生成に対するそれらの発見の活用という長期にわたる課題によるものである。 これらの課題に対処するために,相関対応因果変分オートエンコーダ (C2VAE) と呼ばれる新しい深層生成フレームワークを提案する。 このフレームワークは、非絡み付き潜在ベクトルを用いて特性間の相関関係と因果関係を同時に回復する。 具体的には、因果関係は、構造因果モデルを通して潜伏変数の因果グラフを学習し、相関性は、新しい相関プーリングアルゴリズムによって学習する。 大規模な実験では、C2VAEが真の因果関係と相関関係を正確に回復し、ベースラインモデルと比較して制御可能なデータ生成において優位性を示す。

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