Fugu-MT 論文翻訳(概要): DAG-aware Transformer for Causal Effect Estimation

論文の概要: DAG-aware Transformer for Causal Effect Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10044v1
Date: Sun, 13 Oct 2024 23:17:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 03:33:49.614543
Title: DAG-aware Transformer for Causal Effect Estimation
Title（参考訳）: 因果効果推定のためのDAG対応変圧器
Authors: Manqing Liu, David R. Bellamy, Andrew L. Beam,
Abstract要約: 因果推論は、医療、経済学、社会科学などの分野における重要な課題である。本稿では,これらの課題を克服する因果推論のためのトランスフォーマーを用いた新しい手法を提案する。我々のモデルの中核となる革新は、注意機構に直接因果非巡回グラフ(DAG)を統合することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Causal inference is a critical task across fields such as healthcare, economics, and the social sciences. While recent advances in machine learning, especially those based on the deep-learning architectures, have shown potential in estimating causal effects, existing approaches often fall short in handling complex causal structures and lack adaptability across various causal scenarios. In this paper, we present a novel transformer-based method for causal inference that overcomes these challenges. The core innovation of our model lies in its integration of causal Directed Acyclic Graphs (DAGs) directly into the attention mechanism, enabling it to accurately model the underlying causal structure. This allows for flexible estimation of both average treatment effects (ATE) and conditional average treatment effects (CATE). Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate that our approach surpasses existing methods in estimating causal effects across a wide range of scenarios. The flexibility and robustness of our model make it a valuable tool for researchers and practitioners tackling complex causal inference problems.
Abstract（参考訳）: 因果推論は、医療、経済学、社会科学などの分野における重要な課題である。機械学習、特にディープラーニングアーキテクチャに基づく最近の進歩は因果効果を推定する可能性を示しているが、既存のアプローチは複雑な因果構造を扱うのに不足し、様々な因果シナリオにおける適応性に欠けることが多い。本稿では,これらの課題を克服する因果推論のためのトランスフォーマーを用いた新しい手法を提案する。我々のモデルの中核となる革新は、因果非巡回グラフ(DAG)を直接注意機構に統合することであり、基礎となる因果構造を正確にモデル化することができる。これにより、平均治療効果(ATE)と条件付き平均治療効果(CATE)の両方を柔軟に推定できる。合成と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、我々のアプローチが様々なシナリオで因果効果を推定する既存の手法を超えることを示した。我々のモデルの柔軟性と堅牢性は、複雑な因果推論問題に取り組む研究者や実践者にとって貴重なツールとなる。

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