学习可解释概念：统一因果表示学习与基础模型

Feb, 2024

学习可解释概念：统一因果表示学习与基础模型

Learning Interpretable Concepts: Unifying Causal Representation Learning and Foundation Models

Goutham Rajendran, Simon Buchholz, Bryon Aragam, Bernhard Schölkopf, Pradeep Ravikumar

TL;DR通过结合因果表示学习和理解如何从数据中学习可理解概念的思想，本研究正式定义了一个概念的概念，并证明了它们可以从多样数据中被可靠地还原，合成数据和大型语言模型上的实验表明了我们统一方法的实用性。

Abstract

To build intelligent machine learning systems, there are two broad approaches. One approach is to build inherently interpretable models, as endeavored by the growing field of causal representation learning. The o

intelligent machine learning systems causal representation learning human-interpretable concepts data unified approach

发现论文，激发创造

解释性在旁观者的思维中：一种人类可解释表达学习的因果框架

通过数学框架提出了一种获取可解释表示的方法，旨在建立人与算法方面之间的理解性桥梁，并为人类可解释性表示的新研究奠定基础。

Sep, 2023

走向因果表示学习

论文回顾了因果推断的基本概念，并将其与机器学习的关键问题联系起来，提出了因果表示学习的核心问题，并提出了机器学习和因果学研究领域的关键研究方向。

Feb, 2021

因果学习：可解释机器学习的新视角

本文概述了因果分析的基本背景和关键概念，总结了最近的可解释机器学习的因果方法，讨论了评估方法质量和因果可解释性中的开放问题。

Jun, 2020

机器学习的因果可解释性：问题、方法和评估

本文综述了因果可解释模型的问题和方法，并深入探讨了用于衡量解释度的评估度量标准，从而帮助实践者了解每种评估度量标准适用于哪些场景。

Mar, 2020

从统计学习到因果学习

该研究阐述了建立和理解人工智能系统的基本思想：从符号方法到统计学习，再到基于因果关系概念的干预模型，其中一些机器学习和人工智能的难题内在地与因果关系有关，而进展可能需要我们加深对如何从数据中建模和推断因果关系的理解。

Apr, 2022

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

有意义的模型：利用概念结构提高机器学习的可解释性

本文探讨如何利用概念和意义的构建方式来创建更易理解的机器学习模型，通过提出分类概念的新方法，即 “形式” 和 “功能”，阐明了意义的本质，并提出了提高模型可理解性的建议。

Jul, 2016

利用人类反馈学习可解释的基于概念的模型

提出了一种透明的机器学习模型学习方法，使用用户的反馈来标记概念特征，从而生成透明的概念定义，以提高模型的可解释性和预测性能。

Dec, 2020

基础模型是否能够探讨因果关系？

研究基础模型对因果关系表示的能力，并探讨其与 AGI 进展之间的关系及其可解释性和推理能力，以帮助解决该领域的哲学争议。

Jun, 2022

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