KDDMar, 2020
用多余输入的神经网络学习潜在因果结构
Learning Latent Causal Structures with a Redundant Input Neural Network
Jonathan D. Young, Bryan Andrews, Gregory F. Cooper, Xinghua Lu
TL;DR本文介绍了一种基于深度学习的 RINN 模型,通过直接连接输入和潜在变量,使用修改后的结构和正则化目标函数来解决在高维数据中学习到潜在变量间因果结构的问题,并在模拟实验中验证了该方法的有效性。