Causality Learning With Wasserstein Generative Adversarial Networks
利用 Wasserstein 生成对抗网络学习因果结构AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用 Wasserstein 生成对抗网络学习因果结构
- 研究问题
- 如何在连续优化的因果结构学习框架中引入 Wasserstein 距离，同时学习有向无环图并改善模型的数据生成能力？
- 方法与思路
- 作者提出 DAG-WGAN，在自编码器架构中结合 Wasserstein 对抗损失与无环约束，并与未使用该距离的模型比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该模型同时学习结构与生成数据，并在作者的高基数数据实验中表现更好；未给出具体指标或提升幅度。
- 阅读关注点
- 读全文时应核对因果方向可识别所需的假设、无环约束实现、高基数数据的定义，以及对照实验能否隔离距离的作用。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未说明因果识别条件，实验表现不足以保证结构正确。
原文摘要
Conventional methods for causal structure learning from data face significant challenges due to combinatorial search space. Recently, the problem has been formulated into a continuous optimization framework with an acyclicity constraint to learn Directed Acyclic Graphs (DAGs). Such a framework allows the utilization of deep generative models for causal structure learning to better capture the relations between data sample distributions and DAGs. However, so far no study has experimented with the use of Wasserstein distance in the context of causal structure learning. Our model named DAG-WGAN combines the Wasserstein-based adversarial loss with an acyclicity constraint in an auto-encoder architecture. It simultaneously learns causal structures while improving its data generation capability. We compare the performance of DAG-WGAN with other models that do not involve the Wasserstein metric in order to identify its contribution to causal structure learning. Our model performs better with high cardinality data according to our experiments.