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。

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