論文の概要: Optimal Causal Representations and the Causal Information Bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00535v2
• Date: Wed, 2 Oct 2024 13:02:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 04:57:03.293689
• Title: Optimal Causal Representations and the Causal Information Bottleneck
• Title（参考訳）: 最適因果表現と因果情報ボトルネック
• Authors: Francisco N. F. Q. Simoes, Mehdi Dastani, Thijs van Ommen,
• Abstract要約: Information Bottleneck (IB) 法は表現学習において広く用いられている手法である。 IBのような従来の手法は純粋に統計的であり、根底にある因果構造を無視する。 IB の因果拡張である Causal Information Bottleneck (CIB) を提案し、対象変数に対する因果制御を維持しつつ、選択した変数の集合を圧縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19799527196428243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To effectively study complex causal systems, it is often useful to construct representations that simplify parts of the system by discarding irrelevant details while preserving key features. The Information Bottleneck (IB) method is a widely used approach in representation learning that compresses random variables while retaining information about a target variable. Traditional methods like IB are purely statistical and ignore underlying causal structures, making them ill-suited for causal tasks. We propose the Causal Information Bottleneck (CIB), a causal extension of the IB, which compresses a set of chosen variables while maintaining causal control over a target variable. This method produces representations which are causally interpretable, and which can be used when reasoning about interventions. We present experimental results demonstrating that the learned representations accurately capture causality as intended.
• Abstract（参考訳）: 複雑な因果系を効果的に研究するためには、重要な特徴を保ちながら無関係な詳細を排除し、システムの一部を単純化する表現を構築することが有用である。 Information Bottleneck (IB) 法は、対象変数に関する情報を保持しながらランダム変数を圧縮する表現学習において広く用いられている手法である。 IBのような従来の手法は純粋に統計的であり、根底にある因果構造を無視する。 IB の因果拡張である Causal Information Bottleneck (CIB) を提案し、対象変数に対する因果制御を維持しつつ、選択した変数の集合を圧縮する。 本発明の方法は、因果的解釈が可能な表現を生成し、介入を推論する際に使用することができる。 本研究では,学習した表現が意図した因果関係を正確に捉えていることを示す実験結果を示す。

関連論文リスト

• On the Identification of Temporally Causal Representation with Instantaneous Dependence [50.14432597910128]
  時間的因果表現学習は時系列観測から潜在因果過程を特定することを目的としている。 ほとんどの方法は、潜在因果過程が即時関係を持たないという仮定を必要とする。 我々は,インスタントtextbfOus textbfLatent dynamics のための textbfIDentification フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:08:05Z)
• Multi-modal Causal Structure Learning and Root Cause Analysis [67.67578590390907]
  根本原因局所化のためのマルチモーダル因果構造学習手法であるMulanを提案する。 ログ選択言語モデルを利用してログ表現学習を行い、ログシーケンスを時系列データに変換する。 また、モダリティの信頼性を評価し、最終因果グラフを共同学習するための新しいキーパフォーマンスインジケータ対応アテンション機構も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T05:50:38Z)
• Causal Entropy and Information Gain for Measuring Causal Control [0.22252684361733285]
  本稿では,因果的エントロピーと相互情報の因果的バージョンを,因果的エントロピーと因果的情報ゲインと呼ぶ形で導入する。 これらの量は他の変数への介入によって生じる変数のエントロピーの変化を捉えている。 これらの量と因果効果の存在を結びつける基礎的な結果が導出された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T13:25:42Z)
• A Causal Ordering Prior for Unsupervised Representation Learning [27.18951912984905]
  因果表現学習(Causal representation learning)は、データセットの変動の要因は、実際には因果関係にあると主張している。 本稿では,遅延付加雑音モデルを用いたデータ生成過程を考慮した,教師なし表現学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T18:12:05Z)
• Learning Latent Structural Causal Models [31.686049664958457]
  機械学習タスクでは、画像ピクセルや高次元ベクトルのような低レベルのデータを扱うことが多い。 本稿では,潜在構造因果モデルの因果変数,構造,パラメータについて共同推論を行う,抽出可能な近似推定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T20:09:44Z)
• Active Bayesian Causal Inference [72.70593653185078]
  因果発見と推論を統合するための完全ベイズ能動学習フレームワークであるアクティブベイズ因果推論(ABCI)を提案する。 ABCIは因果関係のモデルと関心のクエリを共同で推論する。 我々のアプローチは、完全な因果グラフの学習のみに焦点を当てた、いくつかのベースラインよりも、よりデータ効率が高いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T22:38:57Z)
• Generalizable Information Theoretic Causal Representation [37.54158138447033]
  本稿では,観測データから因果表現を学習するために,仮説因果グラフに基づいて相互情報量で学習手順を規則化することを提案する。 この最適化は、因果性に着想を得た学習がサンプルの複雑さを減らし、一般化能力を向上させるという理論的保証を導出する反ファクト的損失を伴う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T00:38:35Z)
• Systematic Evaluation of Causal Discovery in Visual Model Based Reinforcement Learning [76.00395335702572]
  AIと因果関係の中心的な目標は、抽象表現と因果構造を共同で発見することである。 因果誘導を研究するための既存の環境は、複雑なタスク固有の因果グラフを持つため、この目的には適していない。 本研究の目的は,高次変数の学習表現と因果構造の研究を促進することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-02T05:44:56Z)
• Variational Causal Networks: Approximate Bayesian Inference over Causal Structures [132.74509389517203]
  離散DAG空間上の自己回帰分布をモデル化したパラメトリック変分族を導入する。 実験では,提案した変分後部が真の後部を良好に近似できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T17:52:49Z)
• CausalVAE: Structured Causal Disentanglement in Variational Autoencoder [52.139696854386976]
  変分オートエンコーダ(VAE)の枠組みは、観測から独立した因子をアンタングルするために一般的に用いられる。 本稿では, 因果内因性因子を因果内因性因子に変換する因果層を含むVOEベースの新しいフレームワークCausalVAEを提案する。 その結果、CausalVAEが学習した因果表現は意味論的に解釈可能であり、DAG(Directed Acyclic Graph)としての因果関係は精度良く同定された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-18T20:09:34Z)

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。