Aug, 2023
OCDaf：使用自回归流进行有序因果发现
OCDaf: Ordered Causal Discovery with Autoregressive Flows
TL;DR我们提出了一种名为OCDaf的新型基于顺序的方法，用于从观测数据中学习因果图，并在多元异方差噪声模型中建立了因果图的可辨识性，通过连续搜索算法寻找因果结构，实验结果在Sachs和SynTReN基准测试中表现出了最先进的性能，并且在各种参数和非参数合成数据集上验证了可辨识性理论，展示了与现有基线方法相比的优越性能。