Jun, 2024

个性化的二项式有向无环图学习与网络结构协变量

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TL;DR本文研究利用多元计数数据进行因果发现，引入个性化的二项式有向无环图模型以应对用户异质性和观测之间的网络依赖关系，通过将网络结构嵌入到降维协变量中来学习所提出的有向无环图模型，并探索方差 - 均值关系以确定节点的顺序。通过模拟实验证明我们的算法在异质数据上胜过现有的竞争对手，并在实际的网页访问数据集上验证了其实用性。
发现论文，激发创造
  • 在有向无环图上进行多邻域协同学习

    通过开发一种新的基于约束的方法，该方法用于估计多个用户指定目标节点周围的局部结构，从而在邻域之间实现结构学习协调，进而促进无需学习整个有向无环图结构的因果发现。实验结果表明，我们的算法在学习邻域结构时具有更高的准确性，且计算成本较低于传统方法。

    May, 2024

  • 基于贝叶斯的从未知一般干预中发现因果关系

    学习因果有向无环图（DAG）的问题，使用观测和干预实验数据的组合进行研究，采用贝叶斯方法从一般干预中进行因果发现，通过图形特征化和兼容先验的贝叶斯推断保证不可区分结构的分数等价性，利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）拟合 DAG、干预目标和导致的父节点集合的后验分布，最后在模拟和真实蛋白质表达数据上评估了所提出的方法。

    Dec, 2023

  • 变分因果网络：对因果结构进行近似贝叶斯推断

    本文提出了对基于结构性因果模型的图形变分推断的形式，通过参数化变分模型来模拟分布，并在参数数量与变量数量的指数无关的情况下进行可处理的训练。

    Jun, 2021

  • 通过逆协方差估计进行高维度线性因果网络学习

    本论文提出了一种新的基于统计估计的带有两个部分的框架，通过使用 moralized 图在 DAGs 中选择最佳得分的图。

    Nov, 2013

  • 双高斯 DAG-probit 模型中的贝叶斯因果推论

    该研究介绍了在观测数据下，考虑两组共性变量的二元响应变量建模，旨在构建两个有向无环图（DAGs），同时估计每个节点的影响因素，并采用 MCMC 方法从后验分布中取样估算 DAG 的骨架和模型参数。

    Apr, 2023

  • 可识别异方差噪声模型下的因果发现

    基于连续优化框架通过引入松弛且可实现的充分条件，证明了一类可辨识的结构方程模型 (SEM)，在此基础上提出了一种新颖的有法考虑噪声方差变异的 DAG 学习方法，并设计了一个有效的两阶段迭代算法来解决优化困难，实现对具有异方差变量噪声和不同方差的数据的因果 DAG 学习。在合成数据和实际数据上，实验结果显示该方法明显优于现有方法。

    Dec, 2023

  • 从因果对到因果图

    通过概率分布和因果关系特征，提出了一种计算效率高的因果结构学习方法，并在合成和真实数据集上进行了验证。

    Nov, 2022

  • DAG 中的深度学习

    引入因果图归一化流（causal-graphical normalizing flows, cGNFs）这一新方法，该方法利用深度神经网络对以有向无环图（directed acyclic graphs, DAGs）表示的理论进行经验评估，模型所显示的数据的完整联合分布，而无需对函数形式进行严格的假设，从而可以对由 DAGs 确定的任何因果估计量进行灵活的半参数估计，包括总效应、条件效应、直接和间接效应以及路径特定效应。

    Jan, 2024

  • 基于梯度的神经 DAG 学习

    本文提出了一种基于得分的方法，利用神经网络在连续约束优化理论的基础上，允许处理变量之间的非线性关系，用于学习有向无环图，相对于其他连续优化方法，这种方法在很多任务上表现更好，在因果推断的重要度量上与现有的贪婪搜索方法相比具有竞争力。在合成存储和真实世界数据集上进行了试验。

    Jun, 2019

  • 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