論文の概要: The Causal Information Bottleneck and Optimal Causal Variable Abstractions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00535v3
• Date: Tue, 11 Feb 2025 13:59:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 18:22:47.6631
• Title: The Causal Information Bottleneck and Optimal Causal Variable Abstractions
• Title（参考訳）: 因果情報ボトルネックと最適因果変数抽象化
• Authors: Francisco N. F. Q. Simoes, Mehdi Dastani, Thijs van Ommen,
• Abstract要約: Information Bottleneck (IB) は変数の抽象化を構築するために広く使わ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。 目的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因果情報ボトルネック(CIB)を提案する。
• 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 abstractions of parts of the system by discarding irrelevant details while preserving key features. The Information Bottleneck (IB) method is a widely used approach to construct variable abstractions by compressing random variables while retaining predictive power over 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 abstractions of (sets of) variables which are causally interpretable, give us insight about the interactions between the abstracted variables and the target variable, and can be used when reasoning about interventions. We present experimental results demonstrating that the learned abstractions accurately capture causal relations 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、無関係な詳細を捨ててシステムの一部の抽象化を構築するのが有用であることが多い。 Information Bottleneck (IB) 法は、確率変数を圧縮し、目標変数の予測力を保ち、変数の抽象化を構築するために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。 この方法は、因果的に解釈可能な変数の(集合の)抽象化を生成し、抽象化された変数と対象変数の相互作用についての洞察を与え、介入について推論する際に使用することができる。 本研究では,学習した抽象概念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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