論文の概要: ACTIVA: Amortized Causal Effect Estimation via Transformer-based Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01290v2
• Date: Fri, 08 Aug 2025 10:12:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 18:31:47.086591
• Title: ACTIVA: Amortized Causal Effect Estimation via Transformer-based Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: ACTIVA: Transformer-based Variational Autoencoder を用いた補正因果効果推定
• Authors: Andreas Sauter, Saber Salehkaleybar, Aske Plaat, Erman Acar,
• Abstract要約: 本稿では,アモータライズされた因果推論のための条件付き変分自動エンコーダアーキテクチャであるACTIVAを提案する。 ACTIVAは、観測入力と介入クエリに条件づけられた潜伏表現を学習し、ゼロショット推論を可能にする。 我々は、ACTIVAが観察的に等価な因果モデルよりも混合として介入分布を予測することを示す理論的洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.987204219322316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting the distribution of outcomes under hypothetical interventions is crucial across healthcare, economics, and policy-making. However, existing methods often require restrictive assumptions, and are typically limited by the lack of amortization across problem instances. We propose ACTIVA, a transformer-based conditional variational autoencoder (VAE) architecture for amortized causal inference, which estimates interventional distributions directly from observational data without. ACTIVA learns a latent representation conditioned on observational inputs and intervention queries, enabling zero-shot inference by amortizing causal knowledge from diverse training scenarios. We provide theoretical insights showing that ACTIVA predicts interventional distributions as mixtures over observationally equivalent causal models. Empirical evaluations on synthetic and semi-synthetic datasets confirm the effectiveness of our amortized approach and highlight promising directions for future real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 仮説的介入による成果の分配を予測することは、医療、経済、政策決定において不可欠である。 しかしながら、既存のメソッドは制限的な仮定を必要とすることが多く、通常は問題インスタンス間の償却の欠如によって制限される。 本稿では,アモータイズされた因果推論のための変圧器をベースとした条件変分オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャであるACTIVAを提案し,観察データから直接介入分布を推定する。 ACTIVAは、観察入力と介入クエリに条件づけられた潜伏表現を学習し、多様な訓練シナリオから因果知識を償却することでゼロショット推論を可能にする。 我々は、ACTIVAが観察的に等価な因果モデルよりも混合として介入分布を予測することを示す理論的洞察を提供する。 合成および半合成データセットの実証評価により、我々の償却アプローチの有効性を確認し、将来的な実世界の応用に向けた有望な方向性を明らかにする。

関連論文リスト

• Causally Fair Node Classification on Non-IID Graph Data [9.363036392218435]
  本稿では,フェアネスを考慮したMLアルゴリズムにおける課題について述べる。 非IID、グラフベースの設定の見落としている領域に取り組みます。 因果推論のためのメッセージパッシング変分オートエンコーダを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-03T02:05:51Z)
• Generative Intervention Models for Causal Perturbation Modeling [80.72074987374141]
  多くの応用において、システムのメカニズムが外部の摂動によって変更されるかは未定である。 本稿では、これらの摂動特徴を原子間干渉による分布にマッピングする方法を学習する生成的介入モデル(GIM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T10:37:57Z)
• Exogenous Matching: Learning Good Proposals for Tractable Counterfactual Estimation [1.9662978733004601]
  本稿では, 抽出可能かつ効率的な対実表現推定のための重要サンプリング手法を提案する。 対物推定器の共通上限を最小化することにより、分散最小化問題を条件分布学習問題に変換する。 構造因果モデル (Structure Causal Models, SCM) の様々なタイプと設定による実験による理論的結果の検証と, 対実推定タスクにおける性能の実証を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T03:08:28Z)
• Intervention-Aware Forecasting: Breaking Historical Limits from a System Perspective [13.150057548030558]
  我々は、外部介入を組み込むように設計されたインターベンション対応時系列予測(IATSF)フレームワークを提案する。 合成シナリオと実世界のシナリオ間で時間同期されたテキスト介入データからなるリークフリーベンチマークを提案する。 FIATSは最先端の手法を超越しており、予測改善は外部介入をモデル化することによるものであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T10:45:50Z)
• Sample, estimate, aggregate: A recipe for causal discovery foundation models [28.116832159265964]
  我々は、古典因果探索アルゴリズムの出力からより大きな因果グラフを予測することを学ぶ教師付きモデルを訓練する。 我々のアプローチは、古典的手法の出力における典型的なエラーがデータセット間で比較できるという観察によって実現されている。 実データおよび合成データに関する実験では、このモデルが不特定性や分布シフトに直面して高い精度を維持することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T21:57:58Z)
• Flexible Nonparametric Inference for Causal Effects under the Front-Door Model [2.6900047294457683]
  本研究では, 平均治療効果, 平均治療効果の両面から, 新規な1段階, 目標最小損失ベース推定装置を開発した。 我々の推定器は観測されたデータ分布のパラメータ化に基づいて構築され、メディエータ密度を完全に回避するアプローチを含む。 因果効果推定器の効率を向上させるためにこれらの制約をどのように活用できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T22:04:53Z)
• Towards Characterizing Domain Counterfactuals For Invertible Latent Causal Models [15.817239008727789]
  本研究では,異なるドメインで生成された場合,サンプルがどのようなものであったのかを仮定した,ドメイン反事実と呼ばれる特定のタイプの因果クエリを解析する。 本研究では, 潜在構造因果モデル (SCM) の回復は, ドメイン・デファクト・デファクトを推定するために不要であることを示す。 また、モデル生成過程を単純化し、生成モデル推定を行うための理論的基盤となる実用的なアルゴリズムも開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T04:19:06Z)
• Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
  ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。 提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T08:30:51Z)
• Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.1354734978244]
  本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。 我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z)
• CausalBench: A Large-scale Benchmark for Network Inference from Single-cell Perturbation Data [61.088705993848606]
  本稿では,実世界の介入データに対する因果推論手法を評価するベンチマークスイートCausalBenchを紹介する。 CaulBenchには、新しい分散ベースの介入メトリクスを含む、生物学的に動機付けられたパフォーマンスメトリクスが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T13:04:07Z)
• Data-Driven Influence Functions for Optimization-Based Causal Inference [105.5385525290466]
  統計的汎関数に対するガトー微分を有限差分法で近似する構成的アルゴリズムについて検討する。 本研究では,確率分布を事前知識がないが,データから推定する必要がある場合について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T16:16:22Z)
• Neuro-Symbolic Entropy Regularization [78.16196949641079]
  構造化予測では、目的は構造化されたオブジェクトをエンコードする多くの出力変数を共同で予測することである。 エントロピー正則化(Entropy regularization)という1つのアプローチは、決定境界が低確率領域にあるべきであることを示唆している。 我々は、モデルが有効対象を確実に予測することを奨励する損失、ニューロシンボリックエントロピー正規化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T06:23:10Z)
• Estimation of Bivariate Structural Causal Models by Variational Gaussian Process Regression Under Likelihoods Parametrised by Normalising Flows [74.85071867225533]
  因果機構は構造因果モデルによって記述できる。 最先端の人工知能の大きな欠点の1つは、説明責任の欠如である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T14:52:58Z)
• Which Invariance Should We Transfer? A Causal Minimax Learning Approach [18.71316951734806]
  本稿では、因果的観点からの包括的ミニマックス分析について述べる。 最小の最悪のリスクを持つサブセットを探索する効率的なアルゴリズムを提案する。 本手法の有効性と有効性は, 合成データとアルツハイマー病の診断で実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T09:07:29Z)
• Efficient Causal Inference from Combined Observational and Interventional Data through Causal Reductions [68.6505592770171]
  因果効果を推定する際の主な課題の1つである。 そこで本研究では,任意の数の高次元潜入共創者を置き換える新たな因果還元法を提案する。 パラメータ化縮小モデルを観測データと介入データから共同で推定する学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T14:29:07Z)
• Identification of Latent Variables From Graphical Model Residuals [0.0]
  本稿では,推定モデルの残差から遅延空間のプロキシを反復的に導出することにより,DAGを推定する際に潜伏空間を制御する新しい手法を提案する。 結果の予測の改善は本質的にカプセル化されており,既成モデルと比較して一定の限界を超えないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T02:28:49Z)
• Causal Autoregressive Flows [4.731404257629232]
  自己回帰正規化フローの単純なファミリーと同定可能な因果モデルとの本質的な対応を強調した。 我々は、自己回帰フローアーキテクチャが、因果順序に類似した変数の順序を定義しているという事実を利用して、様々な因果推論タスクを実行するのに適していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T13:17:35Z)
• Latent Causal Invariant Model [128.7508609492542]
  現在の教師付き学習は、データ適合プロセス中に急激な相関を学習することができる。 因果予測を求める潜在因果不変モデル(LaCIM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T10:00:27Z)
• Autoregressive flow-based causal discovery and inference [4.83420384410068]
  自己回帰フローモデルは、様々な因果推論タスクを実行するのに適している。 自己回帰型アーキテクチャは、因果順序に類似した変数の順序を定義しているという事実を活用する。 本稿では, 自己回帰的流れを正しい因果順序で訓練することにより, 正確な介入予測と反事実予測を行うことができる, 合成データの例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T10:02:59Z)
• On Disentangled Representations Learned From Correlated Data [59.41587388303554]
  相関データに対する最も顕著な絡み合うアプローチの挙動を解析することにより、現実のシナリオにギャップを埋める。 本研究では,データセットの体系的相関が学習され,潜在表現に反映されていることを示す。 また、トレーニング中の弱い監督や、少数のラベルで事前訓練されたモデルを修正することで、これらの潜伏相関を解消する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T12:47:34Z)
• Estimating the Effects of Continuous-valued Interventions using Generative Adversarial Networks [103.14809802212535]
  我々は,連続的評価介入の効果を推定する問題に対処するため,GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを構築した。 我々のモデルであるSCIGANは柔軟であり、いくつかの異なる継続的な介入に対する対実的な結果の同時推定が可能である。 継続的な介入に移行することによって生じる課題に対処するために、差別者のための新しいアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T18:46:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。