- 从视觉观察推断目标指向任务的因果关系
本文提出了一种利用有向无环图产生因果知识，辅助人工智能完成目标驱动任务的方法，并通过实验证明该方法可以有效地推广到在先前未见的具有新的因果结构的环境下完成新任务。
- 学习稀疏非参数 DAG
该研究开发了一个框架，可用于从数据中学习稀疏的非参数有向无环图（DAG）。该方法基于最近对 DAG 进行的代数描述，该描述为分数为基础的 DAG 模型的学习提供了一个完全连续的程序，该程序通过线性结构方程模型（SEM）进行参数化。该框架适用 - 潜在结果与有向无环图因果推断方法：对经济实证研究的相关性
本文讨论了因果关系的潜在结果和图形方法，回顾了一些关于有向无环图的工作以及潜在结果框架的相对价值，着重探讨了在经济学的实证研究中这些方法的优点和缺点，以及为什么经济学的大部分工作与潜在结果框架更为接近。
- 因果线性模型中通过调整实现高效总效应估计的图形标准
本研究提出了一种基于图形的标准来比较不同有效调整集合提供的渐近方差，同时介绍一种简单的减少方差的修剪程序和提供最优渐近方差的有效调整集合的图形特征，并展示这些结果的实际应用性。
- D-VAE：一种用于有向无环图的变分自编码器
该研究论文介绍了一种基于深度生成模型的有向无环图变分自编码器，利用图神经网络异步消息传递编码 DAG 的计算，达到了搜索性能更好的 DAG 的目的，并在神经网络结构搜索和贝叶斯网络结构学习等任务中证明了其有效性。
- ICML有向无环图的双曲盘嵌入
本文介绍了 Disk Embeddings 方法，利用该方法嵌入复杂的有向无环图中，提高机器学习中 DAGs 表达的连续性，Hyperbolic Disk Embeddings 通过处理指数级关系增长，超越了 Order Embedding - ACL概率有向无环图自动机用于语义图的问题
研究了 DAG 自动机作为概率模型的可行性，结果表明，通过赋予转换权重，一些单根，多根和无界的 DAG 自动机不能作为有用的概率模型，并且这种问题似乎是普遍存在的，但平面变体不受此影响，但这些变体有其他问题。
- NIPS无眼泪的 DAGs：结构学习的连续优化
本文提出了一种基于优化问题的连续方法，来解决结构学习问题，避免了组合约束，并有效地提高算法效率。该方法在没有强加任何结构假设的情况下，优于其它现有方法。
- 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 - 无环定向混合图的嵌套马尔科夫性质
利用核对象的条件独立性分解和变量消除的辅助计算方式，定义一套有向无环混合图模型和 Tian 等人提供的约束条件，并证明 DAG 模型的边缘分布属于该模型，最后阐明该模型中对于隐藏变量因果 DAG 模型识别的简单性质。
- NIPS对抗消息传递用于图形模型
本文提出了将生成式对抗网络（GANs）视为隐式模型的一种方法，基于生成器和判别器的相互作用弱化了显式的似然值评估，从而在有向无环图的结构模型中实现了贝叶斯后验推理和模型学习。
- 量子因果结构的信息论推论
本文描述了一种计算给定交互模式下可出现的信息理论约束的通用算法，并将其应用于两个相关案例：第一个案例中，我们证明信息因果原则在我们的框架中自然出现且得到推广和强化；第二个案例中，我们导出了在网络架构中可能出现的相关性的限制。
- 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。
- 引文网络的传递闭包简化
本文介绍了一种分析有向无环图的方法，该方法考虑了因果关系的限制并突出了因果结构，在论文、专利和美国最高法院裁决中形成引文网络。我们表明如何使用传递性缩减来显示不同领域引用实践的基本区别，以及如何高亮特别有趣的作品，以及它如何纠正文档年龄对其 - 因果模型的逻辑
本研究研究了有向无环图在表示条件独立关系方面的作用，提出 DAG 可以用来推断条件独立关系并可以比其他准则发现更多合法的独立关系。此外，研究还表明 DAG 所显示的依赖关系是相一致的。
- 反馈模型的有向循环图形表示
该研究使用有向无环图 (DAG) 表示随机变量之间的条件独立关系，证明了非递归结构方程模型能够通过有向循环图表示条件独立误差，并推导出满足条件独立约束的充分条件以及非线性系统的变量在相关分布中条件独立的条件。
- 有向循环图的发现算法
本文介绍了一个可以通过样本数据推理带循环因果图的因果结构的发现算法，并给出了正确性条件，该算法是稀疏图上的多项式。
- 信念网络中寻找最小 d - 分离集的算法
该研究讨论了在有向无环图中查找最小分隔集的组合问题和其扩展，提出了一种基于两步过程的算法来解决该问题。
- 无向无环图模型的马尔可夫等价类枚举
本文介绍了使用 Pearl 和 Verma 的等价标准确定的 ADGs 模型的等价类的枚举程序，分析了模型的各种属性，并且发现了等效类数量与 ADGs 数量之间的一个近似 0.267 的渐进比率。
- 一个针对带隐藏变量的有向无环图的马尔可夫等价性的变换性刻画
本文提出了针对有向最大祖先图的马尔科夫等价的转换性特征，类似于 Chickering (1995) 中对于有向无环图的特征，该特征有利于推导有马尔科夫等价图之间共享的性质和证明 GES 算法渐近正确性，对于搜寻最大祖先图的模型具有类似的用途