論文の概要: Structured Learning of Compositional Sequential Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05745v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 19:18:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:25:36.592490
• Title: Structured Learning of Compositional Sequential Interventions
• Title（参考訳）: 構成系列干渉の構造化学習
• Authors: Jialin Yu, Andreas Koukorinis, Nicolò Colombo, Yuchen Zhu, Ricardo Silva,
• Abstract要約: 我々は、各ユニットが時間の経過とともに介入の組み合わせに晒される、逐次的な治療体制について考察する。 標準ブラックボックスアプローチは、分類変数の列を出力にマッピングする。 構成の明示的なモデル、すなわち、逐次的介入の効果をモジュールに分離する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8613343090506556
• License:
• Abstract: We consider sequential treatment regimes where each unit is exposed to combinations of interventions over time. When interventions are described by qualitative labels, such as "close schools for a month due to a pandemic" or "promote this podcast to this user during this week", it is unclear which appropriate structural assumptions allow us to generalize behavioral predictions to previously unseen combinations of interventions. Standard black-box approaches mapping sequences of categorical variables to outputs are applicable, but they rely on poorly understood assumptions on how reliable generalization can be obtained, and may underperform under sparse sequences, temporal variability, and large action spaces. To approach that, we pose an explicit model for composition, that is, how the effect of sequential interventions can be isolated into modules, clarifying which data conditions allow for the identification of their combined effect at different units and time steps. We show the identification properties of our compositional model, inspired by advances in causal matrix factorization methods. Our focus is on predictive models for novel compositions of interventions instead of matrix completion tasks and causal effect estimation. We compare our approach to flexible but generic black-box models to illustrate how structure aids prediction in sparse data conditions.
• Abstract（参考訳）: 我々は、各ユニットが時間の経過とともに介入の組み合わせに晒される、逐次的な治療体制について考察する。 介入が「パンデミックによる1ヶ月の閉校」や「今週中にこのポッドキャストを利用者に提供」といった定性的なラベルによって説明される場合、適切な構造的仮定が、これまで見つからなかった介入の組み合わせに行動予測を一般化するのに役立つかどうかは不明である。 標準ブラックボックスは、カテゴリ変数の列を出力にマッピングする手法が適用可能であるが、それらがいかに信頼性の高い一般化が得られるかの理解が不十分な仮定に依存しており、スパースシーケンス、時間的変動性、大きなアクション空間の下では性能が劣る可能性がある。 これにアプローチするために、我々は構成モデル、すなわち、逐次的介入の効果をモジュールに分離し、異なる単位と時間ステップで組み合わせた効果をどのデータ条件で識別できるかを明確にする。 因果行列分解法の進歩に触発された構成モデルの同定特性を示す。 本研究は,行列補完タスクと因果効果推定の代わりに,新たな介入構成の予測モデルに焦点をあてる。 フレキシブルだが汎用的なブラックボックスモデルに対する我々のアプローチを比較して、構造がスパースデータ条件の予測にどのように役立つかを説明する。

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