Jun, 2024

混合有向无环图中的干预因果发现

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TL;DR通过干预来学习混合因果模型中变量之间的因果关系是一项具有挑战性的任务，本文提出了匹配性的必要和充分条件以及一种自适应算法，用于学习混合因果模型中的所有真实边，具有最佳干预效果并在混合模型不包含循环关系时尺寸最小。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 干预下因果有向无环图等价类的特征和学习

    该研究考虑在观测和干预数据都可用的情况下学习因果 DAG，并使用一种可证明的算法实现此目标。

    Feb, 2018

  • 从干预数据中主动学习因果模型的两种最优策略

    本文提出了两种基于最优实验设计策略的主动学习方法，用于求解因果 DAG 的最优干预目标，以改进因果 DAG 的边缘识别。其中第二种策略在多项式时间内得到任意大小的最小目标集，保证因果 DAG 的全识别。在模拟研究中，两种主动学习方法与随机干预进行比较，并分析估计误差对主动学习性能的影响。

    May, 2012

  • 通过有向团树的因果 DAG 主动结构学习

    本研究提出了针对因果有向无环图（DAGs）的干预设计的通用下限，并基于有向团树将 DAG 分解成可独立定向的组件，从而证明在任何 EC 中定向任何 DAG 所需的单节点干预数至少是每个基本图的链组件中最大团大小的一半的总和。另外，我们还提出了一个两阶段干预设计算法，其性能符合以最大团个数的对数乘性为界限的最优干预数，并通过合成实验验证了我们的算法可以比大多数相关工作处理更大的图形并且获得更好的最坏情况性能。

    Nov, 2020

  • 干预数据的可微因果发现

    本文提出了一种新的方法，基于神经网络和流形变换，使用干预数据来学习因果有向无环图，该方法在多种情况下表现出与现有技术相媲美的灵活性和可行性。

    Jul, 2020

  • 非目标干预下的因果发现

    该研究论文提出了一种基于随机干预的因果发现模型，通过最小化干预次数来解决因果发现问题，提供了多对数竞争比的近似算法，并给出了一些初步实验结果。

    Feb, 2024

  • 从观测数据中估计高维干预效应

    本研究提出了一种利用干预演算法来推测协变量对响应参数的因果效应的算法，并运用这个方法去确定变量的重要性。

    Oct, 2008

  • 基于排列的带干预因果推断算法

    本文提出了两种利用观测和介入数据学习基因调控网络的算法，并证明了这两种算法在符合无偏性假设的情况下均具有一致性保证。同时，这些算法具有非参数性质，适用于分析非高斯数据。本文还对这两种算法在模拟数据，蛋白质信号数据和单细胞基因表达数据上的性能进行了分析。

    May, 2017

  • 使用主动干预的神经因果模型学习

    介绍了一种基于 AIT 的方法，可快速识别数据生成过程的基础因果结构。该方法可用于离散和连续优化公式，并在模拟到实际数据的多个基准测试中表现出卓越的性能。(Translation: An AIT-based method is introduced to quickly identify the underlying causal structure of the data-generating process, which is applicable for both discrete and continuous optimization formulations of learning the underlying directed acyclic graph from data, and demonstrates superior performance on multiple benchmarks from simulated to real-world data.)

    Sep, 2021

  • 适应性在线实验设计用于因果推断

    在线学习中基于干预样本历史的分离图系统相匹配的追踪停止因果发现算法优于现有方法，通过较少的样本实现更高准确性的因果图学习。

    May, 2024