論文の概要: Learning Causal Response Representations through Direct Effect Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04358v1
- Date: Thu, 06 Mar 2025 12:01:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 16:00:43.856750
- Title: Learning Causal Response Representations through Direct Effect Analysis
- Title（参考訳）: 直接効果分析による因果反応表現の学習
- Authors: Homer Durand, Gherardo Varando, Gustau Camps-Valls,
- Abstract要約: 本稿では,因果応答表現を学習するための新しいアプローチを提案する。
本手法は,多次元的な結果が処理変数によって最も直接的に引き起こされる方向を抽出することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.881388090216841
- License:
- Abstract: We propose a novel approach for learning causal response representations. Our method aims to extract directions in which a multidimensional outcome is most directly caused by a treatment variable. By bridging conditional independence testing with causal representation learning, we formulate an optimisation problem that maximises the evidence against conditional independence between the treatment and outcome, given a conditioning set. This formulation employs flexible regression models tailored to specific applications, creating a versatile framework. The problem is addressed through a generalised eigenvalue decomposition. We show that, under mild assumptions, the distribution of the largest eigenvalue can be bounded by a known $F$-distribution, enabling testable conditional independence. We also provide theoretical guarantees for the optimality of the learned representation in terms of signal-to-noise ratio and Fisher information maximisation. Finally, we demonstrate the empirical effectiveness of our approach in simulation and real-world experiments. Our results underscore the utility of this framework in uncovering direct causal effects within complex, multivariate settings.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,因果応答表現を学習するための新しいアプローチを提案する。
本手法は,多次元的な結果が処理変数によって最も直接的に引き起こされる方向を抽出することを目的としている。
因果表現学習を用いて条件独立試験をブリッジすることにより、条件セットが与えられた場合の条件独立に対する証拠を最大化する最適化問題を定式化する。
この定式化は、特定のアプリケーションに適した柔軟な回帰モデルを採用し、汎用的なフレームワークを作成する。
この問題は一般化された固有値分解によって解決される。
軽微な仮定の下では、最大の固有値の分布は既知の$F$-distributionによって制限され、テスト可能な条件独立が可能であることを示す。
また、信号対雑音比とフィッシャー情報の最大化の観点から、学習した表現の最適性を理論的に保証する。
最後に,シミュレーションおよび実世界の実験において,本手法の実証的有効性を示す。
本結果は,複雑な多変量設定における直接的な因果効果を明らかにする上で,このフレームワークの有用性を裏付けるものである。
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