論文の概要: SPARTAN: A Sparse Transformer Learning Local Causation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06890v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 11:42:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:02.385162
• Title: SPARTAN: A Sparse Transformer Learning Local Causation
• Title（参考訳）: SPARTAN: 局所因果関係を学習するスパーストランスフォーマー
• Authors: Anson Lei, Ingmar Posner, Bernhard Schölkopf,
• Abstract要約: 因果構造は、環境の変化に柔軟に適応する世界モデルにおいて中心的な役割を果たす。 本研究では,SPARse TrANsformer World Model(SPARTAN)を提案する。 オブジェクト指向トークン間の注意パターンに空間規則を適用することで、SPARTANは、将来のオブジェクト状態を正確に予測するスパース局所因果モデルを特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.29645501232935
• License:
• Abstract: Causal structures play a central role in world models that flexibly adapt to changes in the environment. While recent works motivate the benefits of discovering local causal graphs for dynamics modelling, in this work we demonstrate that accurately capturing these relationships in complex settings remains challenging for the current state-of-the-art. To remedy this shortcoming, we postulate that sparsity is a critical ingredient for the discovery of such local causal structures. To this end we present the SPARse TrANsformer World model (SPARTAN), a Transformer-based world model that learns local causal structures between entities in a scene. By applying sparsity regularisation on the attention pattern between object-factored tokens, SPARTAN identifies sparse local causal models that accurately predict future object states. Furthermore, we extend our model to capture sparse interventions with unknown targets on the dynamics of the environment. This results in a highly interpretable world model that can efficiently adapt to changes. Empirically, we evaluate SPARTAN against the current state-of-the-art in object-centric world models on observation-based environments and demonstrate that our model can learn accurate local causal graphs and achieve significantly improved few-shot adaptation to changes in the dynamics of the environment as well as robustness against removing irrelevant distractors.
• Abstract（参考訳）: 因果構造は、環境の変化に柔軟に適応する世界モデルにおいて中心的な役割を果たす。 最近の研究は、動的モデリングのための局所因果グラフを発見することの利点を動機付けているが、この研究では、これらの関係を複雑な設定で正確に捉えることは、現在の最先端技術では困難である。 この欠点を補うために,このような局所的な因果構造の発見には,スパーシリティが重要な要素であると仮定する。 本研究では,SPARse TrANsformer World Model(SPARTAN)を提案する。 オブジェクト指向トークン間の注意パターンに空間規則を適用することで、SPARTANは、将来のオブジェクト状態を正確に予測するスパース局所因果モデルを特定する。 さらに,我々のモデルを拡張して,環境のダイナミクスに関する未知のターゲットによるスパース介入を捉える。 これにより、変化に効率的に適応できる高度に解釈可能な世界モデルが得られる。 実験により,SPARTANを観測環境におけるオブジェクト中心の世界モデルの現状に対して評価し,我々のモデルが正確な局所因果グラフを学習し,環境の動的変化へのわずかな適応を著しく改善し,無関係な乱れを除去する頑健性を実証した。

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