Statistiskt lärande bygger på data från en distribution, och vi brukar inte bry oss om vad som faktiskt genererade det i första hand. När det gäller kausalmodellering framkallas varje fördelnings struktur av fysiska mekanismer som ger upphov till beroenden mellan observerbara. Mekanismer kan dock vara meningsfulla autonoma moduler av generativa modeller som är meningsfulla bortom en särskild förbunden datadistribution, lånar sig själva för att överföra mellan problem. Vi utvecklar en algoritm för att återställa en uppsättning oberoende (omvänt) mekanismer från en uppsättning omvandlade datapunkter. Metoden är oövervakad och bygger på en uppsättning experter som konkurrerar om data som genereras av mekanismerna, kör specialisering. Vi analyserar den föreslagna metoden i en serie experiment på bilddata. Varje expert lär sig att kartlägga en delmängd av de omvandlade data tillbaka till en referensfördelning. De inlärda mekanismerna generaliserar till nya domäner. Vi diskuterar implikationer för överföring av lärande och kopplingar till de senaste trenderna inom generativ modellering.
I REF föreslås en algoritm för att återställa en uppsättning oberoende orsakssambandsmekanismer genom att skapa konkurrens mellan mekanismer och därmed driva på specialiseringen.
Learning Independent Causal Mechanisms
{'venue': 'Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, PMLR 80:4036-4044, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}