論文の概要: Using Deep Autoregressive Models as Causal Inference Engines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18581v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 09:37:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:55:30.142825
• Title: Using Deep Autoregressive Models as Causal Inference Engines
• Title（参考訳）: 因果推論エンジンとしての深部自己回帰モデル
• Authors: Daniel Jiwoong Im, Kevin Zhang, Nakul Verma, Kyunghyun Cho,
• Abstract要約: 本稿では,現代アプリケーションに共通する複雑な共同ファウンダーやシーケンシャルアクションを扱える自己回帰型因果推論フレームワークを提案する。 本手法は,基礎となる因果線図からトークンの列へと変換する。 我々は,CIに適応したARモデルは,迷路をナビゲートしたり,チェスのエンドゲームを行ったり,あるキーワードが紙の受容率に与える影響を評価するなど,様々な複雑な応用において効率的かつ効果的であることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.26602521505842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing causal inference (CI) models are limited to primarily handling low-dimensional confounders and singleton actions. We propose an autoregressive (AR) CI framework capable of handling complex confounders and sequential actions common in modern applications. We accomplish this by {\em sequencification}, transforming data from an underlying causal diagram into a sequence of tokens. This approach not only enables training with data generated from any DAG but also extends existing CI capabilities to accommodate estimating several statistical quantities using a {\em single} model. We can directly predict interventional probabilities, simplifying inference and enhancing outcome prediction accuracy. We demonstrate that an AR model adapted for CI is efficient and effective in various complex applications such as navigating mazes, playing chess endgames, and evaluating the impact of certain keywords on paper acceptance rates.
• Abstract（参考訳）: 既存の因果推論(CI)モデルは、主に低次元の共同設立者とシングルトンアクションを扱うことに限られている。 本稿では,現代アプリケーションに共通する複雑な共同創設者とシーケンシャルアクションを処理可能な自己回帰型(AR)CIフレームワークを提案する。 このことは、基礎となる因果線図からトークンの列に変換することによって達成される。 このアプローチは、任意のDAGから生成されたデータによるトレーニングを可能にするだけでなく、既存のCI機能を拡張して、.em single}モデルを使用していくつかの統計量の推定を可能にする。 介入確率を直接予測し、推論を簡素化し、結果予測精度を向上することができる。 我々は,CIに適応したARモデルは,迷路をナビゲートしたり,チェスのエンドゲームを行ったり,あるキーワードが紙の受容率に与える影響を評価するなど,様々な複雑な応用において効率的かつ効果的であることが実証された。

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