人机循环因果发现在潜在混杂下的祖先 GFlowNets

Sep, 2023

人机循环因果发现在潜在混杂下的祖先 GFlowNets

Human-in-the-Loop Causal Discovery under Latent Confounding using Ancestral GFlowNets

Tiago da Silva, Eliezer Silva, Adèle Ribeiro, António Góis, Dominik Heider...

TL;DR借助生成流网络，利用原始信念分布比例对因果祖先图进行采样，然后通过层次变量间关系的有力实验设计，迭代地与专家互动，有效减少对因果祖先图的不确定性。通过重要性采样结合人的反馈，更新我们的样本，提高推理质量，并不需要因果充足（即可能存在未观察到的混淆变量）。实验结果表明，我们的方法能够准确地对因果祖先图的分布进行采样，并且在人类帮助下能够大大提高推理质量。

Abstract

Structure learning is the crux of causal inference. Notably, causal discovery (CD) algorithms are brittle when data is scarce, possibly inferring imprecise causal relations that contradict expert knowledge -- esp

causal inference causal discovery latent confounders uncertainty estimates generative flow networks

发现论文，激发创造

GFlowCausal: 用于因果发现的生成式流网络

提出了一种名为 GFlowCausal 的新方法，通过逐步添加直接边将图搜索问题转变为生成问题，从而从观测数据中学习一个有向无环图 (DAG)，并使用基于可传递闭包的即插即用模块确保高效的采样，理论分析表明，此模块能够有效地保证无环特性和最终状态与完全连接图之间的一致性，实验结果表明该方法具有显著优势，并且在大规模设置下也表现良好。

Oct, 2022

祖先因果推断

提出一种通过利用更粗粒度的原因信息表示来降低搜索空间的组合爆炸，从而极大地减少计算时间，并根据信心对原因预测进行评分的新方法，证明了方法的正确性和渐近一致性，并证明了该方法在合成数据上的优越性能，并将其应用于具有挑战性的蛋白数据集中。

Jun, 2016

生成流网络的贝叶斯结构学习

本研究提出了一种称为 DAG-GFlowNet 的方法，使用 Generative Flow Networks 代替 MCMC 来近似推断 Bayesian 网络结构的后验分布。实验结果表明，DAG-GFlowNet 能够提供准确的 DAG 后验近似，并且相对于 MCMC 或变分推断等方法具有优势。

Feb, 2022

潜在类别混淆下的因果发现

使用有向无环图来建模系统的因果结构。在多个数据源（群体或环境）的数据聚合中，全局混淆模糊了许多因果发现算法中的条件独立性属性。因此，现有的因果发现算法不适用于多源设置。我们证明，如果混淆的基数有限（即数据来自有限数量的源），仍然可以实现因果发现。该问题的可行性取决于全局混淆因素的基数、观测变量的基数和因果结构的稀疏程度的权衡。

Nov, 2023

带有局部搜索的混合全局因果发现

在观测数据中进行因果发现是一项具有挑战性的任务，本研究提出了一种新颖的混合方法，结合局部因果子结构，通过引入拓扑排序算法和非参数约束算法，在线性和非线性设置中实现了全局因果推断，并在合成数据中进行了验证。

May, 2024

DynGFN：使用生成流网络的贝叶斯动态因果发现

本文提出了一个针对动态系统的基于 Bayesian 原理的因果关系发现框架，采用生成流网络架构来学习循环图的贝叶斯后验概率，该框架通过时间建立自然的因果关系，并通过实验表明其与同类算法相比，能够更好的表征同时具有循环性和因果性的问题。

Feb, 2023

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

根据祖先关系进行变量分组的因果图学习

该论文提出了一种基于变量的祖先关系分组的新算法 CAG，通过分组变量减少计算量和提高估计准确性，特别是在样本量相对较小且模型稀疏的情况下，在计算时间和估计准确性方面优于原始的直接 LiNGAM 方法和其他分治算法。

Mar, 2024

基因组关联研究的隐式因果模型

本次研究主要集中于建立更为丰富的因果模型，以此来解决基因因素与人类主要疾病之间的因果关系等问题，并且采用了现代概率建模的思想，如采用神经结构并结合隐式条件来建立该模型。

Oct, 2017

可微因果发现中的未测混杂

通过不可测量变量存在的混淆系统推导不可追踪混杂图（ADMGs）的状态，从而将因果发现视为连续优化问题，并设计不同的可微过程来发现线性方程组的最佳拟合 ADMG 结构。

Oct, 2020