不要边缘化机制，而要整合！
人工智能
2023-10-13 v1
摘要
结构因果模型（SCMs）是理解许多现实世界系统背后复杂因果关系的强大工具。随着这些系统规模增长，变量数量及其之间交互的复杂性也随之增加，从而变得错综复杂且难以分析。在机器学习和人工智能背景下尤为如此，日益增长的数据量要求新方法以简化和压缩大规模 SCM。尽管如今已有边缘化和抽象 SCM 的方法，但它们可能破坏边缘化模型的因果性。为缓解此问题，我们引入整合因果机制的概念，以在保持一致干预行为的同时转换大规模 SCM。我们展示整合是一种简化 SCM 的有力方法，讨论了计算复杂度的降低，并给出了整合后 SCM 泛化能力的前景。
引用
@article{arxiv.2310.08377,
title = {Do Not Marginalize Mechanisms, Rather Consolidate!},
author = {Moritz Willig and Matej Zečević and Devendra Singh Dhami and Kristian Kersting},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.08377},
year = {2023}
}
备注
19 pages, 8 figures