論文の概要: Teleporter Theory: A General and Simple Approach for Modeling Cross-World Counterfactual Causality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11501v2
- Date: Tue, 18 Jun 2024 05:49:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 11:41:25.388398
- Title: Teleporter Theory: A General and Simple Approach for Modeling Cross-World Counterfactual Causality
- Title（参考訳）: テレポーター理論:世界の対物的因果関係をモデル化するための汎用的・簡便なアプローチ
- Authors: Jiangmeng Li, Bin Qin, Qirui Ji, Yi Li, Wenwen Qiang, Jianwen Cao, Fanjiang Xu,
- Abstract要約: 世界の反事実的アプローチは、観測データを超えた因果関係の理解を拡張します。
対実変数と実世界の変数を含むクロスワールド変数の連関は、グラフィカルモデルの構築に挑戦する。
本稿では,カウンターファクトの汎用的でシンプルなグラフィカルな表現を確立するために,新しいテレポーター理論を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.605472849915028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Leveraging the development of structural causal model (SCM), researchers can establish graphical models for exploring the causal mechanisms behind machine learning techniques. As the complexity of machine learning applications rises, single-world interventionism causal analysis encounters theoretical adaptation limitations. Accordingly, cross-world counterfactual approach extends our understanding of causality beyond observed data, enabling hypothetical reasoning about alternative scenarios. However, the joint involvement of cross-world variables, encompassing counterfactual variables and real-world variables, challenges the construction of the graphical model. Twin network is a subtle attempt, establishing a symbiotic relationship, to bridge the gap between graphical modeling and the introduction of counterfactuals albeit with room for improvement in generalization. In this regard, we demonstrate the theoretical breakdowns of twin networks in certain cross-world counterfactual scenarios. To this end, we propose a novel teleporter theory to establish a general and simple graphical representation of counterfactuals, which provides criteria for determining teleporter variables to connect multiple worlds. In theoretical application, we determine that introducing the proposed teleporter theory can directly obtain the conditional independence between counterfactual variables and real-world variables from the cross-world SCM without requiring complex algebraic derivations. Accordingly, we can further identify counterfactual causal effects through cross-world symbolic derivation. We demonstrate the generality of the teleporter theory to the practical application. Adhering to the proposed theory, we build a plug-and-play module, and the effectiveness of which are substantiated by experiments on benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 構造因果モデル(SCM)の開発を活用することで、研究者は機械学習技術の背後にある因果メカニズムを探索するためのグラフィカルモデルを確立することができる。
機械学習アプリケーションの複雑さが増大するにつれて、単一世界の介入主義因果分析は理論的適応の限界に遭遇する。
したがって、世界横断の反事実的アプローチは、観測データを超えて因果関係の理解を拡大し、代替シナリオに関する仮説的推論を可能にします。
しかし、反現実変数と実世界の変数を含むクロスワールド変数の連関は、グラフィカルモデルの構築に挑戦する。
双対ネットワークは、グラフィカルモデリングと反事実のギャップを埋める共生関係を確立するための微妙な試みである。
そこで本研究では,ある世界の対実的なシナリオにおいて,ツインネットワークの理論的分解を実証する。
そこで我々は,複数の世界を結ぶためのテレポーター変数を決定するための基準を提供する,カウンターファクトの汎用的でシンプルなグラフィカルな表現を確立するための新しいテレポーター理論を提案する。
理論的には,提案したテレポーター理論を導入することで,複素代数的導出を必要とせず,実世界の実世界の変数と反現実変数との条件独立性を直接得ることができる。
したがって、世界横断の象徴的導出により、さらに反ファクト的因果効果を特定できる。
本稿では,テレポーター理論の実用性を示す。
提案した理論に則って,プラグイン・アンド・プレイ・モジュールを構築し,ベンチマーク実験によりその妥当性を検証した。
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