Revealing Unobservables by Deep Learning: Generative Element Extraction Networks (GEEN)
通过深度学习揭示潜变量：生成元素提取网络 GEENAI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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通过深度学习揭示潜变量：生成元素提取网络 GEEN
- 研究问题
- 当随机样本包含同一潜变量的多个测量时，能否识别并估计每个样本观测对应的潜变量实现值，而不仅是其分布？
- 方法与思路
- 作者以测量在给定潜变量时条件独立为关键假设，提出局部唯一性的充分条件，并以 KL 距离训练测量到潜变量的网络。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在一类偏离中建立潜变量实现值的局部识别；模拟显示网络估计值与真实实现值高度相关，作者并提出首创性主张。
- 阅读关注点
- 应核对局部唯一性允许的偏离类别、完整充分条件、潜变量尺度如何确定、损失如何计算，以及相关性之外的估计误差。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能确认同行评审或接收。摘要未给出完整识别条件，高相关性不能证明精确恢复，首创性也未获核验。
原文摘要
Latent variable models are crucial in scientific research, where a key variable, such as effort, ability, and belief, is unobserved in the sample but needs to be identified. This paper proposes a novel method for estimating realizations of a latent variable $X^*$ in a random sample that contains its multiple measurements. With the key assumption that the measurements are independent conditional on $X^*$, we provide sufficient conditions under which realizations of $X^*$ in the sample are locally unique in a class of deviations, which allows us to identify realizations of $X^*$. To the best of our knowledge, this paper is the first to provide such identification in observation. We then use the Kullback-Leibler distance between the two probability densities with and without the conditional independence as the loss function to train a Generative Element Extraction Networks (GEEN) that maps from the observed measurements to realizations of $X^*$ in the sample. The simulation results imply that this proposed estimator works quite well and the estimated values are highly correlated with realizations of $X^*$. Our estimator can be applied to a large class of latent variable models and we expect it will change how people deal with latent variables.