Dec, 2022

高维因果结构的深度学习

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TL;DR本文提出了一种深度神经体系结构，结合经验数据和先前的因果知识，从而学习变量之间的因果关系，并通过卷积和图神经网络在因果风险框架内提供了一种灵活和可扩展的方法，Empirical results include linear and nonlinear simulations (where the underlying causal structures are known and can be directly compared against)，特别的，在生物医学领域的实验验证结果表明，深度学习方法能够应用于学习包含数千个变量的大规模问题中的因果网络
发现论文，激发创造
  • 因果深度学习

    提出了一种新的因果关系框架 —— 因果深度学习，这个框架包括三个维度：结构维度、参数维度和时间维度。该框架可以在利用不完整的因果知识的同时，结合多种因果深度学习方法，解决各种实际问题，从而实现真正的实际影响。同时，这个框架还可以让研究人员系统地对现有工作进行比较，并找出有前途的研究领域。

    Mar, 2023

  • 因果网络：针对高维复杂数据的因果推断

    本文提出了一种基于深度学习技术的因果推断方法，用于处理高维复杂数据，包括稀疏深度学习理论和随机神经网络，通过这些技术，该方法能够一致地解决高维度和未知数据生成过程的问题，并在存在缺失值的数据集中表现优于现有方法。

    Mar, 2024

  • 深度因果学习：表示、发现和推断

    本文综合评述了深度学习在因果学习中的贡献，解决了传统因果学习方法中的许多问题，并指出深度因果学习在因果科学的理论拓展和应用扩展中的重要性，并成为通用人工智能中不可或缺的一部分。

    Nov, 2022

  • 学习潜在层次模型中的离散概念

    从高维数据（例如图像）中学习概念对于构建与人工智能模型相符且可解释的机器学习模型具有潜力。本研究通过将概念形式化为离散潜在因果变量，并使用嵌入在高维数据中的概念的层次因果模型来提供理论洞见与条件，以促进从无监督数据中学习这些概念的可行性。通过合成数据实验证实我们的理论观点，并讨论了对理解潜在扩散模型的潜在机制的影响，同时提供了相应的经验证据。

    Jun, 2024

  • 基于图自编码器的因果结构学习方法

    本文提出了一种基于梯度的方法，将组合结构学习问题转化为连续优化问题，并进一步应用于图自编码器框架中，以应用于非线性结构方程模型以及向量值变量的因果结构学习。作者在合成数据集上进行了实验，结果表明这种方法在大型因果图中明显优于其他基于梯度的方法，而且在图的规模扩大时，方法的可扩展性和效率表现均表现良好。

    Nov, 2019

  • 多粒度因果结构学习

    揭示、建模和理解自然现象的因果机制是科学研究中的基本任务，此文讨论一种名为 MgCSL（多粒度因果结构学习）的新方法，通过利用稀疏自动编码器探索从微观变量到宏观变量的粗粒度策略和因果抽象，使用多粒度变量作为输入训练多层感知机，从而深入研究变量之间的因果关系，并引入一种简化的非循环性约束以适应高维数据，实验证明 MgCSL 优于竞争方法，并在 fMRI 数据集中发现可解释的因果连接。

    Dec, 2023

  • 探索因果学习通过图神经网络：深度综述

    图神经网络 (GNNs) 在因果学习中的应用和发展进行了全面的综述，包括分类和应用等方面，提供了与实际研究相关的数据集，同时探讨了因果学习在不同领域的应用，为机器学习这一快速发展领域的挑战和未来的研究方向提供了启示。

    Nov, 2023

  • 学习潜在结构因果模型

    本文提出了一种基于贝叶斯推理的方法，在低级别数据的情况下学习维度高、SCM 结构和参数未知的高级因果变量，从而实现对潜在 SCM 的推断和图像生成。

    Oct, 2022

  • 典型计算机视觉任务中的因果推理

    基于深度学习的方法已经颠覆了人工智能领域。本文综述了在典型的计算机视觉和视觉语言任务中，深度学习的基础、稳定性以及存在的问题，并总结了因果理论对解决这些问题的优势以及构建因果模型的方法。未来的规划包括促进因果理论的发展并在其他复杂场景和系统中应用。

    Jul, 2023

  • 通过因果发现和领域知识融合提升神经网络性能

    我们提出了一种名为因果感知神经网络（CINN）的通用方法，用于将观测变量之间的层次化因果结构编码到神经网络中，从而提高其预测性能。通过将因果性结构化知识映射到神经网络的逐层设计中，CINN 通过连续优化问题将因果关系发现转化为定向无环图（DAG）学习来系统地从观测数据中发现因果关系，并通过专用架构和定制的损失函数将发现的层次化因果结构编码到神经网络中，实现了中间节点和叶节点的联合学习，显著提高了预测性能。

    Nov, 2023