Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic Potential Outcomes and Causal Mixture Identifiability

論文の概要: Synthetic Potential Outcomes and Causal Mixture Identifiability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19225v2
Date: Mon, 14 Oct 2024 14:54:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-15 17:54:01.307561
Title: Synthetic Potential Outcomes and Causal Mixture Identifiability
Title（参考訳）: 合成電位と因果混合性
Authors: Bijan Mazaheri, Chandler Squires, Caroline Uhler,
Abstract要約: 混合モデルは、観測されたデータに対して離散的な信号を実行する潜在クラスから構成される。 MTEが因果識別可能性の階層にどのように適合するかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.649642656207869
License:
Abstract: A mixture model consists of a latent class that exerts a discrete signal on the observed data. Uncovering these latent classes is fundamental to unsupervised learning. In this paper, we consider the problem of recovering latent classes defined with respect to causal responses. We allow overlapping support in the distributions of these classes, meaning individuals cannot be clustered into groups with a similar response. Instead, we build on a setting from proximal causal inference to develop a method of moments approach to synthetically sample potential outcome distributions. This approach is the first known identifiability result for what we call Mixtures of Treatment Effects (MTEs). More broadly, we show how MTEs fit into a hierarchy of causal identifiability that unifies a number of perspectives on latent class confounding.
Abstract（参考訳）: 混合モデルは、観測されたデータに対して離散的な信号を実行する潜在クラスから構成される。これらの潜伏クラスを明らかにすることは教師なし学習の基本である。本稿では,因果応答に関して定義された潜在クラスを復元する問題を考察する。これらのクラスの分布において、重複するサポートを許す。つまり、個人は同様の反応を持つグループにクラスタ化できない。その代わりに、近位因果推論から構築し、潜在的な結果分布を合成的にサンプリングするモーメントの手法を開発する。このアプローチは、私たちがMixtures of Treatment Effects (MTEs)と呼ぶものに対する、最初の既知の識別可能性の結果です。より広範に、MTEが因果識別可能性の階層にどのように適合するかを示す。

関連論文リスト

Collaborative Heterogeneous Causal Inference Beyond Meta-analysis [68.4474531911361]
異種データを用いた因果推論のための協調的逆確率スコア推定器を提案する。異質性の増加に伴うメタアナリシスに基づく手法に対して,本手法は有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-24T09:04:36Z)
Generation is better than Modification: Combating High Class Homophily Variance in Graph Anomaly Detection [51.11833609431406]
異なるクラス間のホモフィリー分布の差は、ホモフィリックグラフやヘテロフィリックグラフよりも著しく大きい。我々は、この現象を定量的に記述した、クラスホモフィリーバリアンスと呼ばれる新しい計量を導入する。その影響を軽減するために,ホモフィリーエッジ生成グラフニューラルネットワーク(HedGe)と呼ばれる新しいGNNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-15T14:26:53Z)
C-Mixup: Improving Generalization in Regression [71.10418219781575]
混合アルゴリズムは、一対の例とその対応するラベルを線形補間することによって一般化を改善する。ラベルの類似度に基づいてサンプリング確率を調整するC-Mixupを提案する。 C-Mixupは6.56%、4.76%、5.82%の改善、タスクの一般化、アウト・オブ・ディストリビューションの堅牢性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-11T20:39:38Z)
Joint Probability Estimation Using Tensor Decomposition and Dictionaries [3.4720326275851994]
本研究では, 与えられた離散確率と連続確率変数の連立確率の非パラメトリック推定を, それらの(経験的推定)2次元境界値から検討した。我々は、データを調べて分布の様々なファミリーの辞書を作成し、それを混合した製品の各分解因子を近似するために利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-03T11:55:51Z)
A Robust and Flexible EM Algorithm for Mixtures of Elliptical Distributions with Missing Data [71.9573352891936]
本稿では、ノイズや非ガウス的なデータに対するデータ計算の欠如に対処する。楕円分布と潜在的な欠落データを扱う特性を混合した新しいEMアルゴリズムについて検討した。合成データの実験的結果は,提案アルゴリズムが外れ値に対して頑健であり,非ガウスデータで使用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-28T10:01:37Z)
Mixture Representation Learning with Coupled Autoencoders [1.589915930948668]
我々は、cpl-mixVAEと呼ばれる複数の相互作用ネットワークを用いた教師なし変分フレームワークを提案する。このフレームワークでは、各ネットワークの混合表現は、離散因子にコンセンサス制約を課すことで正規化される。提案手法を用いて,単細胞転写データセットにおける遺伝子発現を記述した変数の離散的・連続的因子を共同で発見する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-20T04:12:04Z)
Mixture of Conditional Gaussian Graphical Models for unlabelled heterogeneous populations in the presence of co-factors [0.0]
ガウス図形モデル(GGM)内の条件相関ネットワークは、ランダムベクトルの成分間の直接相互作用を記述するために広く使われている。本稿では,データポイントをサブポピュレーション対応クラスタに再分類するために,共機能の不均一な効果を減じる条件付きGGM(Mixture of Conditional GGM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-19T11:57:30Z)
Consistent Estimation of Identifiable Nonparametric Mixture Models from Grouped Observations [84.81435917024983]
この研究は、グループ化された観測から任意の同定可能な混合モデルを一貫して推定するアルゴリズムを提案する。ペア化された観測のために実践的な実装が提供され、アプローチは既存の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-12T20:44:22Z)
Learning from Aggregate Observations [82.44304647051243]
本研究では,一組のインスタンスに監視信号が与えられる集合観察から学習する問題について検討する。本稿では,多種多様な集合観測に適合する一般的な確率的枠組みを提案する。単純な極大解は様々な微分可能なモデルに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-14T06:18:50Z)
Causal Structure Discovery from Distributions Arising from Mixtures of DAGs [12.12755951035594]
それぞれのモデルが有向非巡回グラフ(DAG)で表される因果モデルから生じる分布を考察する。これらのアルゴリズムは, 成分DAGの「ユニオン」を復元し, 成分DAG間の条件分布が異なる変数を同定可能であることを示す。直近の応用として、各混合成分に応じてサンプルをクラスタリングするために、この因果情報の検索がどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-31T16:33:26Z)
Blocked Clusterwise Regression [0.0]
我々は、各ユニットが複数の潜伏変数を持つことを可能にすることで、離散的非観測的不均一性に対する以前のアプローチを一般化する。我々は,クラスタの過剰な数のクラスタリングの理論に寄与し,この設定に対する新たな収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-29T23:29:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。