May, 2024
深度学习用于因果推断:异质处理效应估计体系结构的比较
Deep Learning for Causal Inference: A Comparison of Architectures for Heterogeneous Treatment Effect Estimation
Demetrios Papakostas, Andrew Herren, P. Richard Hahn, Francisco Castillo
TL;DR通过开发一个全连接的神经网络,实现了 Bayesian Causal Forest 算法的神经网络因果推断架构,并将该方法应用于研究应激对睡眠的影响,展示了在模拟环境中性能的提升。