論文の概要: Compositional Models for Estimating Causal Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17714v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 16:56:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 13:31:24.741145
• Title: Compositional Models for Estimating Causal Effects
• Title（参考訳）: 因果効果推定のための構成モデル
• Authors: Purva Pruthi, David Jensen,
• Abstract要約: 構造系における個々の治療効果を推定するための構成的アプローチについて検討する。 このアプローチでは、モジュールアーキテクチャを使用して、各コンポーネントの潜在的な成果をモデル化する。 我々は因果推論における構成的アプローチの新たな利点を発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many real-world systems can be represented as sets of interacting components. Examples of such systems include computational systems such as query processors, natural systems such as cells, and social systems such as families. Many approaches have been proposed in traditional (associational) machine learning to model such structured systems, including statistical relational models and graph neural networks. Despite this prior work, existing approaches to estimating causal effects typically treat such systems as single units, represent them with a fixed set of variables and assume a homogeneous data-generating process. We study a compositional approach for estimating individual treatment effects (ITE) in structured systems, where each unit is represented by the composition of multiple heterogeneous components. This approach uses a modular architecture to model potential outcomes at each component and aggregates component-level potential outcomes to obtain the unit-level potential outcomes. We discover novel benefits of the compositional approach in causal inference - systematic generalization to estimate counterfactual outcomes of unseen combinations of components and improved overlap guarantees between treatment and control groups compared to the classical methods for causal effect estimation. We also introduce a set of novel environments for empirically evaluating the compositional approach and demonstrate the effectiveness of our approach using both simulated and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のシステムは相互作用するコンポーネントの集合として表現できる。 そのようなシステムの例としては、クエリプロセッサのような計算システム、セルのような自然システム、ファミリーのような社会システムなどがある。 従来の(連想的な)機械学習において、統計リレーショナルモデルやグラフニューラルネットワークなど、そのような構造化されたシステムをモデル化するための多くのアプローチが提案されている。 この以前の研究にもかかわらず、因果効果を推定する既存のアプローチは、一般にそのようなシステムを単一単位として扱い、変数の固定セットでそれらを表現し、同質なデータ生成過程を仮定する。 構成系における個別処理効果(ITE)を推定するための構成的アプローチについて検討し、各単位を複数の異種成分の合成で表す。 このアプローチでは、モジュールアーキテクチャを使用して各コンポーネントの潜在的な結果をモデル化し、コンポーネントレベルの潜在的な結果を集約し、ユニットレベルの潜在的な結果を得る。 因果的推論における構成的アプローチの新たなメリットとして,コンポーネントの見知らぬ組み合わせの対実的な結果の体系的一般化と,因果的効果推定の古典的手法と比較して,治療群と制御群との重複保証の改善が考えられる。 また,構成的アプローチを実証的に評価するための新しい環境のセットを導入し,シミュレーションデータと実世界のデータを用いた手法の有効性を実証する。

関連論文リスト

• On uniqueness in structured model learning [0.542249320079018]
  偏微分方程式系(PDE)の物理法則学習における一意性の問題に対処する。 構造化されたモデル学習のフレームワークとして、データから学習されるコンポーネントによって、既存のほぼ正しい物理モデルが強化される。 この一意性の結果は、完全なノイズレス測定の理想的な設定において、未知のモデル成分のユニークな識別が可能であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T12:56:39Z)
• A VAE-based Framework for Learning Multi-Level Neural Granger-Causal Connectivity [15.295157876811066]
  本稿では, 関連系・異種系系の集合において, 成分間の顆粒・因果関係を共同で学習する変分オートエンコーダに基づくフレームワークを提案する。 提案するフレームワークの性能は,複数の合成データ設定に基づいて評価し,個別のシステム学習用に設計された既存手法と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T16:11:32Z)
• Graph-informed simulation-based inference for models of active matter [5.533353383316288]
  シミュレーションに基づく推論は, 系の観測から活性物質パラメータを強く推算するのに有効であることを示す。 我々の研究は、高レベルのシステム情報が集合系の関係構造に含まれることを強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T09:39:17Z)
• Capturing Actionable Dynamics with Structured Latent Ordinary Differential Equations [68.62843292346813]
  本稿では,その潜在表現内でのシステム入力の変動をキャプチャする構造付き潜在ODEモデルを提案する。 静的変数仕様に基づいて,本モデルではシステムへの入力毎の変動要因を学習し,潜在空間におけるシステム入力の影響を分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-25T20:00:56Z)
• An Extensible Benchmark Suite for Learning to Simulate Physical Systems [60.249111272844374]
  我々は、統一されたベンチマークと評価プロトコルへの一歩を踏み出すために、一連のベンチマーク問題を導入する。 本稿では,4つの物理系と,広く使用されている古典的時間ベースおよび代表的なデータ駆動手法のコレクションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T17:39:09Z)
• Harnessing Heterogeneity: Learning from Decomposed Feedback in Bayesian Modeling [68.69431580852535]
  サブグループフィードバックを取り入れた新しいGPレグレッションを導入する。 我々の修正された回帰は、以前のアプローチと比べて、明らかにばらつきを減らし、したがってより正確な後続を減らした。 我々は2つの異なる社会問題に対してアルゴリズムを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T03:57:22Z)
• Divide and Rule: Recurrent Partitioned Network for Dynamic Processes [25.855428321990328]
  多くの動的なプロセスは、物理的システムから社会学的分析まで、相互作用する変数に関与している。 我々のゴールは、部分全体階層を持つシステムを表現し、システム内変数間の暗黙の依存関係を発見することである。 提案アーキテクチャは, (i) 複数のレベルにおける観測の階層的かつ時間的に一貫した表現を抽出する知覚モジュール, (ii) 各レベルにおけるニューロン間の関係性を決定する導出モジュール, (iii)時間分布推定を条件に未来を予測する統計的モジュールからなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T06:45:56Z)
• Using Data Assimilation to Train a Hybrid Forecast System that Combines Machine-Learning and Knowledge-Based Components [52.77024349608834]
  利用可能なデータがノイズの多い部分測定の場合,カオスダイナミクスシステムのデータ支援予測の問題を検討する。 動的システムの状態の部分的測定を用いることで、不完全な知識ベースモデルによる予測を改善するために機械学習モデルを訓練できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T19:56:48Z)
• CDEvalSumm: An Empirical Study of Cross-Dataset Evaluation for Neural Summarization Systems [121.78477833009671]
  データセット間設定下での様々な要約モデルの性能について検討する。 異なるドメインの5つのデータセットに対する11の代表的な要約システムに関する包括的な研究は、モデルアーキテクチャと生成方法の影響を明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T02:19:15Z)
• Out-of-distribution Generalization via Partial Feature Decorrelation [72.96261704851683]
  本稿では,特徴分解ネットワークと対象画像分類モデルとを協調的に最適化する,PFDL(Partial Feature Deorrelation Learning)アルゴリズムを提案する。 実世界のデータセットを用いた実験により,OOD画像分類データセットにおけるバックボーンモデルの精度が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-30T05:48:48Z)
• Semi-Structured Distributional Regression -- Extending Structured Additive Models by Arbitrary Deep Neural Networks and Data Modalities [0.0]
  本稿では、構造化回帰モデルとディープニューラルネットワークを統合ネットワークアーキテクチャに結合する一般的なフレームワークを提案する。 数値実験において,本フレームワークの有効性を実証し,ベンチマークや実世界の応用において,そのメリットを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T21:01:26Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。