論文の概要: Causal computations in Semi Markovian Structural Causal Models using divide and conquer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13852v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 19:08:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:52.757233
• Title: Causal computations in Semi Markovian Structural Causal Models using divide and conquer
• Title（参考訳）: 分割と征服を用いた半マルコフ構造因果モデルにおける因果計算
• Authors: Anna Rodum Bjøru, Rafael Cabañas, Helge Langseth, Antonio Salmerón,
• Abstract要約: Bjru et al. は構造因果モデルにおける反事実確率の有界化のための新しい分割・対数アルゴリズムを提案した。 本稿では,テキスト・マルコフ型SCMへの方法論拡張について検討する。 そのようなモデルはマルコフモデルでは不可能な境界関係を表現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20999222360659608
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, Bjøru et al. proposed a novel divide-and-conquer algorithm for bounding counterfactual probabilities in structural causal models (SCMs). They assumed that the SCMs were learned from purely observational data, leading to an imprecise characterization of the marginal distributions of exogenous variables. Their method leveraged the canonical representation of structural equations to decompose a general SCM with high-cardinality exogenous variables into a set of sub-models with low-cardinality exogenous variables. These sub-models had precise marginals over the exogenous variables and therefore admitted efficient exact inference. The aggregated results were used to bound counterfactual probabilities in the original model. The approach was developed for Markovian models, where each exogenous variable affects only a single endogenous variable. In this paper, we investigate extending the methodology to \textit{semi-Markovian} SCMs, where exogenous variables may influence multiple endogenous variables. Such models are capable of representing confounding relationships that Markovian models cannot. We illustrate the challenges of this extension using a minimal example, which motivates a set of alternative solution strategies. These strategies are evaluated both theoretically and through a computational study.
• Abstract（参考訳）: 近年、ビョルらは構造因果モデル(SCM)における対実的確率の有界化のための新しい分割・対数アルゴリズムを提案した。 彼らは、SCMが純粋に観測データから学習されたと仮定し、外生代変数の限界分布を不正確に特徴づけた。 それらの手法は構造方程式の正準表現を利用して、高心性外因性変数を持つ一般SCMを低心性外因性変数を持つサブモデル群に分解した。 これらのサブモデルは外因性変数に対して正確な限界を有しており、したがって効率的な正確な推測が認められた。 集約された結果は、元のモデルにおける反事実確率の束縛に使用された。 この手法はマルコフモデルのために開発され、各外生変数は1つの内生変数にのみ影響する。 本稿では,その方法論を,外因性変数が複数の内因性変数に影響を与えるような「textit{semi-Markovian} SCMs」に拡張することを検討する。 そのようなモデルはマルコフモデルでは不可能な境界関係を表現することができる。 最小限の例を使って、この拡張の課題を説明し、代替ソリューション戦略のセットを動機付けます。 これらの戦略は理論上も計算上も評価される。

関連論文リスト

• Multiply-Robust Causal Change Attribution [15.501106533308798]
  我々は,各因果メカニズムの貢献度を定量化するために,回帰法と再重み付け法を組み合わせた新しい推定方法を開発した。 本手法はモンテカルロシミュレーションにおいて優れた性能を示し,その有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T22:57:01Z)
• 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)
• Identifying Weight-Variant Latent Causal Models [82.14087963690561]
  推移性は潜在因果表現の識別性を阻害する重要な役割を担っている。 いくつかの軽微な仮定の下では、潜伏因果表現が自明な置換とスケーリングまで特定可能であることを示すことができる。 本稿では,その間の因果関係や因果関係を直接学習する構造的caUsAl変分自動エンコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T11:12:59Z)
• On the Strong Correlation Between Model Invariance and Generalization [54.812786542023325]
  一般化は、見えないデータを分類するモデルの能力をキャプチャする。 不変性はデータの変換におけるモデル予測の一貫性を測定する。 データセット中心の視点から、あるモデルの精度と不変性は異なるテストセット上で線形に相関している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T17:08:25Z)
• 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)
• Variational Causal Networks: Approximate Bayesian Inference over Causal Structures [132.74509389517203]
  離散DAG空間上の自己回帰分布をモデル化したパラメトリック変分族を導入する。 実験では,提案した変分後部が真の後部を良好に近似できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T17:52:49Z)
• Disentangling Observed Causal Effects from Latent Confounders using Method of Moments [67.27068846108047]
  我々は、軽度の仮定の下で、識別性と学習可能性に関する保証を提供する。 我々は,線形制約付き結合テンソル分解に基づく効率的なアルゴリズムを開発し,スケーラブルで保証可能な解を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T07:48:45Z)
• Structural Causal Models Are (Solvable by) Credal Networks [70.45873402967297]
  因果推論は、干潟網の更新のための標準的なアルゴリズムによって得ることができる。 この貢献は, 干潟ネットワークによる構造因果モデルを表現するための体系的なアプローチと見なされるべきである。 実験により, 実規模問題における因果推論には, クレーダルネットワークの近似アルゴリズムがすぐに利用できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-02T11:19:36Z)

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。