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Causal Reinforcement Learning

機械学習
#
rl
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causal
Qiushi PanQiushi Pan


CI（Causal Inference, 因果推論）とRLのいいとこ取りをしよう、と言う主張ってありだったんだ。

Qiushi PanQiushi Pan

用語

  • SCM（Structural Causal Models）
  • PCH（Pearl Causal HIerarchy） Pearlは人名
  • CTH（Causal Hierarchy Theorem）
Qiushi PanQiushi Pan

[BLZ 2020] Bareinboim, E., Lee, S., Zhang, J. An Introduction to Causal Reinforcement Learning. Columbia CausalAI Laboratory, Technical Report (R-65). 2020. forthcoming.

公開予定と言ってるが、2022になっても公開されてない。🤔

Qiushi PanQiushi Pan

RLの再解釈
Envが「M = SCM」
Agentが「G = Causal Graph」
をもち、互いに連携する

Qiushi PanQiushi Pan

CIの概要
介入は、因果グラフの式を書き換えて構造を変えてしまう


prop: 命題、定義
implies: 含意する
SCMならばPCHだ←と言うことをここから示す

Qiushi PanQiushi Pan

SCM→PCH
L1：観察（Seeing）
L2：実行（Doing）
L3：反実仮想（Imagination, Introspection）

Qiushi PanQiushi Pan


CHT: Bareinboim,Correa,Ibeling,Icard,2020
Lebesgue measure：ルベーグ測度　ユークリッド距離、面積などの延長
corollary: 系。「ある主張（典型的には定理）の系（けい、英: corollary）とは、その（既知の）主張から「直ちに」証明される主張をいう。（weblio）」

almost anyと言っている理由：面積についての話をしているので、一つの点（面積がない）については無視してもいい
https://ja.wikipedia.org/wiki/ほとんど_(数学)

Qiushi PanQiushi Pan

確率はルベーグ測度なので、この面積は確率分布のことなのではないか
（確立分ぷは事象から確率への写像）

Qiushi PanQiushi Pan

probe: 徹底的に調べる
underdetermine: 説明できない
surrogate: 代理

中まとめ

  • SCM：環境はSCMとしてモデル化できるが、それは観察できない
  • PCH：L1、L2、L3で、インタラクションを加えることでSCMを調べることができる
  • CHT：L1、L2、L3で低次のレイヤーから高次を説明できないと言う理論
Qiushi PanQiushi Pan

X, Y, do(X)ってなんだ？
なんとなくRLの \pi(x)かと思ったが、因果グラフの中で見るとよくわからない