論文の概要: Identifying General Mechanism Shifts in Linear Causal Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24059v2
• Date: Sat, 02 Nov 2024 02:52:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:42.479192
• Title: Identifying General Mechanism Shifts in Linear Causal Representations
• Title（参考訳）: 線形因果表現における一般的なメカニズムシフトの同定
• Authors: Tianyu Chen, Kevin Bello, Francesco Locatello, Bryon Aragam, Pradeep Ravikumar,
• Abstract要約: 我々は,未知の潜在因子の線形混合を観測する線形因果表現学習環境について考察する。 近年の研究では、潜伏要因の復元や、それに基づく構造因果モデルの構築が可能であることが示されている。 非常に穏やかな標準仮定の下では、シフトしたノードの集合を識別することが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.6238439611389
• License:
• Abstract: We consider the linear causal representation learning setting where we observe a linear mixing of $d$ unknown latent factors, which follow a linear structural causal model. Recent work has shown that it is possible to recover the latent factors as well as the underlying structural causal model over them, up to permutation and scaling, provided that we have at least $d$ environments, each of which corresponds to perfect interventions on a single latent node (factor). After this powerful result, a key open problem faced by the community has been to relax these conditions: allow for coarser than perfect single-node interventions, and allow for fewer than $d$ of them, since the number of latent factors $d$ could be very large. In this work, we consider precisely such a setting, where we allow a smaller than $d$ number of environments, and also allow for very coarse interventions that can very coarsely \textit{change the entire causal graph over the latent factors}. On the flip side, we relax what we wish to extract to simply the \textit{list of nodes that have shifted between one or more environments}. We provide a surprising identifiability result that it is indeed possible, under some very mild standard assumptions, to identify the set of shifted nodes. Our identifiability proof moreover is a constructive one: we explicitly provide necessary and sufficient conditions for a node to be a shifted node, and show that we can check these conditions given observed data. Our algorithm lends itself very naturally to the sample setting where instead of just interventional distributions, we are provided datasets of samples from each of these distributions. We corroborate our results on both synthetic experiments as well as an interesting psychometric dataset. The code can be found at https://github.com/TianyuCodings/iLCS.
• Abstract（参考訳）: 我々は、線形構造因果モデルに従う未知の潜在因子の線形混合を観測する線形因果表現学習環境について考察する。 最近の研究は、潜伏ノード(ファクター)の完全な介入に対応する少なくとも$d$の環境があることを条件に、潜伏要因とそれらの上の基盤となる構造因果モデルを取り戻すことが可能であることを示している。 この強力な結果の後、コミュニティが直面している重要なオープンな問題は、これらの条件を緩和することであった。 この研究において、我々は、$d$以下の環境を許容し、また、非常に粗い介入を許容し、非常に粗い形で、潜在因子の上の因果グラフ全体を変更できるような設定を正確に検討する。 一方、我々は単に1つ以上の環境に移行したノードの \textit{list に抽出したいものを緩和します。 非常に穏やかな標準仮定の下では、シフトしたノードの集合を識別することが可能である。 ノードがシフトしたノードであるために必要な十分な条件を明示的に提供し、観測されたデータからこれらの条件を確認することができることを示す。 私たちのアルゴリズムは、介入分布だけでなく、それぞれの分布からサンプルのデータセットを提供するサンプル設定に自然に役立ちます。 我々は、人工実験と、興味深い心理測定データセットの両方で結果の相関付けを行う。 コードはhttps://github.com/TianyuCodings/iLCSで見ることができる。

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