跳到正文
arXiv Artificial Intelligence· Karim Zaghw, Wieland Brendel, Patrik Reizinger·· 18 小时前AI 评分22

学习到的块表示何时保留因果含义?块可识别性与构造性因果抽象

When Do Learned Blocks Preserve Causal Meaning? Block Identifiability and Constructive Causal Abstractions

AI 导读

标准可识别性理论假设一维潜因子,但学习到的表示可在多维块中编码潜信息,其内部坐标并不唯一确定。研究将块可识别性与构造性因果抽象联系起来,证明块对角可逆变换加兼容坐标置换构成保持所有构造性因果抽象的最大变换类,前提是块与概念的对应关系随表示更新。在加性自编码器的小型合成实验中,高层干预可在独立学习的表示间迁移并近似保持预期效果。

来源:arXiv Artificial Intelligence · arxiv.org