本文基于一组弱监督条件，通过隐式潜因果模型的方式，为无标签不完整数据集中的图像等数据探究了因果结构和因果变量的识别方法。

Mar, 2022

通过将因果关系理论与矢量量化变分自编码器相结合，我们提出了一种新的基于因果动态的去纠缠方法，将量化向量视为因果变量并将其链接在因果图中，通过对因果图进行因果干预，引发影响图像中唯一变化因素的原子转换。同时，我们通过引入一个新的行动检索任务来测试我们的模型。我们在标准的合成和真实世界的去纠缠数据集上进行了测试，结果表明它能够有效地解缠图像变化因素并对图像的高级语义属性进行精确干预，而不影响其质量，即使在不均衡的数据分布下也是如此。

Feb, 2023

利用潜在变量建模来解决处理混淆因素以从观测数据中获取个体级因果关系的问题，该方法基于变分自编码器，效果显著优于现有方法且可达到同类方法的最佳水平。

May, 2017

该研究探讨了从高维数据中学习因果表示的挑战性问题，并引入了一种基于潜变量解码器模型的贝叶斯因果发现方法，在半监督和无监督的情况下进行了实验，表明使用已知的干预目标能够帮助结构和参数的无监督贝叶斯推断。

Jul, 2022

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

本研究通过使用干预机制，利用离散变分自编码器来转移预测类别，进而可视化任何隐藏层的编码信息和对应的被干预表示来揭示深度神经网络的隐含概念，并通过评估原始表示与被干预表示之间的差异来确定可改变类别的概念，从而提高模型的可解释性。我们在 CelebA 数据集上展示了我们方法的有效性，并展示了有偏差数据的各种可视化并提供不同的干预方法来揭示和更正偏见。

Dec, 2021

本文研究了公平表示学习的问题，通过使用结构表示，可以实现反事实公平性，提出了 Counterfactual Fairness Variational AutoEncoder（CF-VAE）方法，得到了优于基准公平方法的公平性和精度表现。

Aug, 2022

本文提出了一种基于独立因果机制的因果解缠结的新概念，并提出了 ICM-VAE 框架来学习因果解缠结表示，使用可学习的基于流的差分同胚函数将噪声变量映射到潜在因果变量，同时为了促进因果因素的解缠结，提出了因果解缠结先验。在相对温和的条件下，我们提供了理论结果，显示出因果因子和机制的可识别性。经验证明，该框架引导出高度解缠结的因果因子，提高了干预的稳健性，并且与因果生成相容。

Jun, 2023

通过因果视角提供了一种新的方法来量化深度潜变量模型，并提供了一个高效的估算方法。

Oct, 2018

通过多节点干预数据学习因果表示并验证可识别性。

Nov, 2023