Le raisonnement causal est au centre des facultés intellectuelles humaines qui nous permettent de transférer nos connaissances acquises dans des situations très différentes de l'expérience vécue à partir de peu de nouvelles observations.
En fait, notre science en entier se base sur l'hypothèse qu'on puisse expliquer tous les phénomènes de l'univers à partir d'un nombre relativement petit de principes simples et constants à travers le temps qui donnent naissance au monde complexe qui nous entoure grâce au très grand nombre de conditions expérimentales possibles, qui correspondent à des interventions dans un modèle causal graphique.
La découverte algorithmique de ces mécanismes semble donc être un pilier important, non seulement afin de produire des agents artificiels dotés de capacités cognitives humaines, mais également en vue d'automatiser la découverte scientifique.
Nous nous penchons sur une variante du problème de la découverte causale dans laquelle les données observées ne correspondent pas directement aux variables d'intérêt, que l'on considère latentes.
Nous utilisons les réseaux de flot génératifs pour apprendre une distribution bayésienne a posteriori définie sur la structure des réseaux bayésiens latents et sur les valeurs des variables latentes. / Causal reasoning is at the center of the human intellectual abilities that allow us to transfer our acquired knowledge in situations that are very different from our past experience from few new observations.
In fact, our whole science is based on the assumption that we can explain all the phenomena of the universe from a relatively small set of simple principles that are constant through time and that give rise to the complex world surrounding us due to the very large number of possible experimental conditions that correspond to interventions in a causal graphical model.
The algorithmic discovery of these mechanisms thus seems to be an important pillar, not only to create artificial agents endowed with human cognitive abilities, but also to automate scientific discovery.
We are looking into a variant of the causal discovery problem in which the observed data does not directly correspond to the variables of interest, which we consider to be latent.
We use Generative Flow Networks to learn a Bayesian posterior distribution defined over latent Bayesian networks and over the values of the latent variables.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/33438 |
| Date | 12 1900 |
| Creators | Manta, Dragos Cristian |
| Contributors | Bengio, Yoshua |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
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