使用主动干预的神经因果模型学习

Sep, 2021

使用主动干预的神经因果模型学习

Learning Neural Causal Models with Active Interventions

Nino Scherrer, Olexa Bilaniuk, Yashas Annadani, Anirudh Goyal, Patrick Schwab...

TL;DR介绍了一种基于 AIT 的方法，可快速识别数据生成过程的基础因果结构。该方法可用于离散和连续优化公式，并在模拟到实际数据的多个基准测试中表现出卓越的性能。(Translation: An AIT-based method is introduced to quickly identify the underlying causal structure of the data-generating process, which is applicable for both discrete and continuous optimization formulations of learning the underlying directed acyclic graph from data, and demonstrates superior performance on multiple benchmarks from simulated to real-world data.)

Abstract

Discovering causal structures from data is a challenging inference problem of fundamental importance in all areas of science. The appealing properties of neural networks have recently led to a surge of interest in differentiable neural network-based methods for learning causal structur

causal discovery neural networks active intervention targeting dag data-generating process

发现论文，激发创造

干预数据的可微因果发现

本文提出了一种新的方法，基于神经网络和流形变换，使用干预数据来学习因果有向无环图，该方法在多种情况下表现出与现有技术相媲美的灵活性和可行性。

Jul, 2020

从未知干预中学习神经因果模型

本研究提出了一个基于连续优化和神经网络的框架，以创建联合观测和干预数据模型的方法，能在不知情干预变量的情况下获得强大的基准结果，包括从合成图和来自 Bayesian Network Repository 的标准图中恢复结构。

Oct, 2019

从干预数据中主动学习因果模型的两种最优策略

本文提出了两种基于最优实验设计策略的主动学习方法，用于求解因果 DAG 的最优干预目标，以改进因果 DAG 的边缘识别。其中第二种策略在多项式时间内得到任意大小的最小目标集，保证因果 DAG 的全识别。在模拟研究中，两种主动学习方法与随机干预进行比较，并分析估计误差对主动学习性能的影响。

May, 2012

混合有向无环图中的干预因果发现

通过干预来学习混合因果模型中变量之间的因果关系是一项具有挑战性的任务，本文提出了匹配性的必要和充分条件以及一种自适应算法，用于学习混合因果模型中的所有真实边，具有最佳干预效果并在混合模型不包含循环关系时尺寸最小。

Jun, 2024

基于贝叶斯的从未知一般干预中发现因果关系

学习因果有向无环图（DAG）的问题，使用观测和干预实验数据的组合进行研究，采用贝叶斯方法从一般干预中进行因果发现，通过图形特征化和兼容先验的贝叶斯推断保证不可区分结构的分数等价性，利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）拟合 DAG、干预目标和导致的父节点集合的后验分布，最后在模拟和真实蛋白质表达数据上评估了所提出的方法。

Dec, 2023

引导可解释神经网络的因果结构

通过交替干预训练的方法，将神经模型与因果模型进行对齐并将其纳入训练，实现在保留数据驱动学习能力的同时较好地表达因果结构，并在结构视觉、语言导航和自然语言推理任务上通过与多任务训练目标和数据增强的对比达到较好的效果，制备了较好的解释性神经模型。

Dec, 2021

使用干预学习自主代理端因果模型

本篇论文介绍了一种基于 agent assessment module 的 AI 系统执行高级指令序列并回答用户问题的方法，通过不同类别的查询来比较这种方法的计算要求和正确模型的学习所需的努力，并介绍了动态因果决策网络来捕捉 STRIPS-like 领域的因果结构。

Aug, 2021

适应性在线实验设计用于因果推断

在线学习中基于干预样本历史的分离图系统相匹配的追踪停止因果发现算法优于现有方法，通过较少的样本实现更高准确性的因果图学习。

May, 2024

贝叶斯干预优化用于因果发现

我们提出了一种基于贝叶斯优化的方法，通过活动干预来最大化获取决定性和正确证据的概率，从而有效地发现因果关系，并增强理论进展的实际应用。

Jun, 2024

基于导师的主动因果结构学习

本研究介绍了带有辅助意见的主动因果结构学习问题，提出了一种新的搜索算法来回复有向无环图，其干预成本最多为验证图的成本的 O（max {1，logψ}）倍，其中 ψ 是 G 和 G * 之间的距离度量，当 G=G * 时恰好为 0。

May, 2023