관계형 구조적 인과 모델(relational SCM)은 Pearl의 구조적 인과 모델을 객체와 관계가 변하는 환경으로 확장한 프레임워크다. 저자들은 보지 못한 객체 조합에 대한 인과 질의뿐 아니라 관측 질의조차 추가 가정 없이는 식별 불가능함을 보이고, 이를 해결하기 위해 관계형 인과 그래프와 기호적 식별 기준을 도출한다. 미관측 교란이 있는 경우에도 식별이 가능하도록 설계했다. 제안한 관계형 신경 인과 모델은 차량·신호·보행자 수가 달라지는 시뮬레이션 교통 장면에서 비관계형 기준선을 능가하며, 조합적 일반화가 가능한 인과 추론의 토대를 제시한다.
- •Pearl의 SCM을 객체·관계가 변하는 관계형 환경으로 확장
- •보지 못한 객체 조합에 대한 관측·인과 질의는 추가 가정 없이 식별 불가능함을 증명
- •관계형 인과 그래프와 기호적 식별 기준을 도출, 미관측 교란 상황도 포괄
- •관계형 신경 인과 모델이 시뮬레이션 교통 장면에서 비관계형 기준선 능가
Relational Structural Causal Models
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arXiv:2606.14892v1 Announce Type: new Abstract: An artificial intelligence must have a model of its environment that is causal, supporting reasoning about interventions and counterfactuals, and also combinatorial, supporting generalization to unseen combinations of objects. In this work, we formally study when and how such a model can be learned. We develop relational structural causal models, extending structural causal models (Pearl 2009) to settings where objects and their relations vary. Fi
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