学习未知干预下非参数潜在因果图

Jun, 2023

学习未知干预下非参数潜在因果图

Learning nonparametric latent causal graphs with unknown interventions

Yibo Jiang, Bryon Aragam

TL;DR本文介绍了一种在潜在空间中通过未知干预重建潜在因果图的方法，不需要进行参数假设，并且不需要已知潜在变量的数量，每个潜在变量最多只需要一个未知干预，通过引入虚集和孤立边的两个新图形概念，可构造性地证明了这种方法的可行性。

Abstract

We establish conditions under which latent causal graphs are nonparametrically identifiable and can be reconstructed from unknown interventions in the latent space. Our primary focus is the identification of the latent structure in a measurement model, i.e. causal graphical models wher

latent causal graph nonparametric identification measurement model hidden variables unknown interventions

发现论文，激发创造

未知干预下因果表征的非参数识别

研究非参数学习中未知干预数据的因果表征学习，证明两个有关变量的观察分布和一次干预足以提供可识别性，同时说明了保留潜在变量之间因果影响的等价解决方案在绘制新数据的因果推论方面的合理性

Jun, 2023

从一般非线性混合干预中学习线性因果表示

本文研究了从未知潜在干预中学习因果表征的问题，并且证明了在情形下强可辨识性，该情形中潜在分布是高斯分布，混合函数是完全一般化的。

Jun, 2023

部分干预因果模型

该论文提出了一种基于单一世界干预图的因果推断方法，建立了一种允许特定变量干预的图模型，并提出了一种干预计算法则。

Oct, 2021

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

通过混合预言学习潜在因果关系图

研究了在存在潜在变量的数据中重构因果图模型的问题，提出通过将其还原为混合预言机来确定潜在表示和潜在因果模型，从而揭示了混合模型顺序学习和可观测和不可观测之间的双分图结构学习问题之间的联系，并提供了几个重构完整图模型的算法。

Jun, 2021

非线性潜在层次模型的识别

本文研究了非线性潜在变量的分层因果模型的识别问题，并证明在一些缓和的假设下，可以实现因果结构和潜在变量的可识别性。

Jun, 2023

基于置换的因果结构学习（未知干预目标）

针对部分或完全未知的干预目标的混合观测和干预数据的因果 DAG 模型估计问题，本文提出一个算法来寻找干预马可夫等价类，此算法采用贪心策略在排列空间中搜索以最小化新的分数函数，同时该算法是无参数的，因此适用于非线性关系和非高斯分布的情况，性能表现已被验证。

Oct, 2019

隐变量因果发现的高效干预设计

本文研究了如何在潜变量的影响下，通过最小化干预代价来恢复因果图，并提出了两种干预代价模型，并在此基础上，给出了在线性代价模型下识别祖先关系的算法，以及使用特殊类型的 colliders 来限制干预次数的方法。

May, 2020

未知多节点干预的线性因果表示学习

本文研究了在未知的多节点干预环境下的干预性因果表示学习，建立了潜在因果模型的参数化或非参数化情况下，从潜在到观测空间的线性转换的随机干预（软干预或硬干预）下的第一个可识别性结果，并给出了相应算法。

Jun, 2024

软干预下因果解缠识别保证

本论文提出了一种基于潜在变量和因果模型的预测建模方法，以预测基因组学中联合扰动效应，并证明了该模型在无限数据极限下可以恢复潜在因果模型。

Jul, 2023