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causal disentanglement
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SCADI: 自主监督下的因果分解潜变量模型
提出了一种新的自监督因果解缠模型 SCADI，通过结合屏蔽的结构因果模型（SCM）和伪标签生成器，实现模型在没有任何监督的情况下发现语义因素并学习它们之间的因果关系。
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8 months ago
C - 解缠：在混淆因素的归纳偏差下发现因果独立的生成因素
这篇论文通过引入共变量先验偏好，提出了一种名为 C-Disentanglement 的框架，用于识别因果生成因子，并在领域变化下取得了与各种 SOTA 基准方法相比具有竞争力的结果。
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8 months ago
故障诊断的因果解缠隐藏马尔可夫模型
在现代工业中，故障诊断被广泛应用于实现预测性维护。本文提出了一种因果分离隐马尔可夫模型 (CDHM)，通过学习承载故障机制的因果关系，捕捉其特征以达到更强的表示能力。同时，我们利用时序数据逐步将振动信号分解为与故障相关和无关的因素，并通过重
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a year ago
软干预下因果解缠识别保证
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。
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a year ago
利用独立因果机制原则学习因果分离表示
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
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a year ago
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