从一般环境中学习因果表示：可识别性和内在歧义

Nov, 2023

从一般环境中学习因果表示：可识别性和内在歧义

Learning Causal Representations from General Environments: Identifiability and Intrinsic Ambiguity

Jikai Jin, Vasilis Syrgkanis

TL;DR该论文研究因果关系表示学习，通过从我们观察到的低级数据中恢复高级潜在变量和它们之间的因果关系，假设可以访问从多个环境生成的观测结果。作者提出了一种可证明在无法使用硬干预的情况下所能达到的最佳可识别性概念，并针对线性因果模型和一般非参数因果模型提供了相应的可识别性保证。

Abstract

This paper studies causal representation learning, the task of recovering high-level latent variables and their causal relationships from

causal representation learning latent variables causal relationships identifiability soft interventions

发现论文，激发创造

因果表示学习的普适可识别性与可实现性

该研究论文主要关注于在一般非参数因果潜在模型和将潜在数据映射到观测数据的一般变换模型下的因果表示学习，通过使用潜在因果图中每个节点的两个硬解耦干预来建立可识别性和可实现性结果。

Oct, 2023

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

可识别的潜在多项式因果模型：变化的视角

从观察到的低级数据中揭示潜在高级因果表征是因果表征学习的目标之一，本文通过对多个环境中潜在因果变量之间因果影响的变化进行识别性探索，扩展了潜在因果模型的范围以涉及非线性因果关系，并且提出了一种新的经验估计方法，通过理论发现为学习一致的潜在因果表征提供了可行性。

Oct, 2023

可识别因果表示学习：无监督，多视角，和多环境

通过学习具有因果模型语义的潜在变量表示形式，此研究论文探讨了因果模型在人工智能中的应用和理论基础，重点关注可辨识性问题以及在无直接监督下的表示学习目标可行性。

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

多节点干预下识别线性混合因果表示

通过多节点干预数据学习因果表示并验证可识别性。

Nov, 2023

学习未知干预下非参数潜在因果图

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。

Jun, 2023

潜在混杂因素下的 LiNGAM 模型中的因果效应识别

研究在具有潜在变量的线性非高斯无环模型 (LiNGAM) 中因果效应的通用可识别性问题。针对已知先验的因果图和未知因果图两种情况，对观察变量之间可识别的直接或总因果效应提供了完整的图形特征化，并提出了有效的算法来验证图形条件。最后，提出了重建独立成分分析 (RICA) 算法的改进版本，该算法可从观测数据中估计因果效应，并通过实验证明了所提方法估计因果效应的有效性。

Jun, 2024

从多个分布中学习因果表示：一个通用设置

在非参数的因果表示学习中，通过稀疏约束和适当的因果影响条件，可以恢复有向无环图的势化图，从而揭示潜在因果模型的潜在变量及其关系的特定且复杂的方式。

Feb, 2024

可识别的隐含神经因果模型

潜在维度加性噪声模型和潜在后非线性因果模型中的分布转变在因果表示学习中发挥重要作用，能够确定因果表示的可辨识性条件，并将其转化为实际算法，从而获得可靠的潜在因果表示。

Mar, 2024