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。

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