정상 확산을 이용한 인과 모델링

Concetti Chiave

정상 확산 모델은 인과 그래프의 형식주의 없이도 변수 간 인과 의존성을 모델링할 수 있으며, 관측된 개입에 기반하여 예측하지 않은 개입의 효과를 일반화할 수 있다.

Sintesi

이 논문은 정상 확산 모델을 이용한 새로운 인과 추론 방법을 제안한다. 기존의 구조적 인과 모델(SCM)과 달리, 정상 확산 모델은 인과 그래프의 형식주의 없이도 변수 간 인과 의존성을 모델링할 수 있다.

• 정상 확산 모델은 시간에 따른 확률 과정 {xt}를 통해 변수 간 인과 관계를 나타내며, 이는 피드백 루프와 같은 순환 구조를 포함할 수 있다.
• 정상 확산 모델은 관측된 개입에 기반하여 예측하지 않은 개입의 효과를 일반화할 수 있다. 이는 기존 SCM 접근법보다 우수한 성능을 보인다.
• 제안된 추론 방법은 시간에 따른 샘플링이나 역전파 없이도 재현 커널 힐버트 공간에서 정상성 조건을 최적화할 수 있다.

Statistiche

정상 확산 모델은 시간에 따른 확률 과정 {xt}를 통해 변수 간 인과 관계를 나타낸다.
정상 확산 모델은 관측된 개입에 기반하여 예측하지 않은 개입의 효과를 일반화할 수 있다.
제안된 추론 방법은 시간에 따른 샘플링이나 역전파 없이도 재현 커널 힐버트 공간에서 정상성 조건을 최적화할 수 있다.

Citazioni

"정상 확산 모델은 인과 그래프의 형식주의 없이도 변수 간 인과 의존성을 모델링할 수 있다."
"정상 확산 모델은 관측된 개입에 기반하여 예측하지 않은 개입의 효과를 일반화할 수 있다."
"제안된 추론 방법은 시간에 따른 샘플링이나 역전파 없이도 재현 커널 힐버트 공간에서 정상성 조건을 최적화할 수 있다."

Approfondimenti chiave tratti da

Causal Modeling with Stationary Diffusions

by Lars... alle arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.17405.pdf

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