soft interventions | BriefGPT

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通过开关变量在隐含因果模型中实现解放
在没有已知基准图结构的情况下，从观察数据和干预数据中学习因果表示需要进行隐式潜在因果表示学习。本文通过软干预在变分自动编码器（VAE）框架中处理隐式潜在因果表示学习，提出了一种模拟软干预效果的方法，采用设计的因果机制切换变量在不同因果机制之
PDF5 months ago
从一般环境中学习因果表示：可识别性和内在歧义
该论文研究因果关系表示学习，通过从我们观察到的低级数据中恢复高级潜在变量和它们之间的因果关系，假设可以访问从多个环境生成的观测结果。作者提出了一种可证明在无法使用硬干预的情况下所能达到的最佳可识别性概念，并针对线性因果模型和一般非参数因果模
PDF7 months ago
软干预引发的因果抽象
本文提出了将因果抽象扩展到软介入，通过将非常量函数分配给变量，而不添加新的因果关系来增强因果抽象。具体而言，我们将 $ au$- 抽象从 Beckers 和 Halpern（2019）推广到软介入，并提出了进一步的软抽象定义来确保软介入之间
PDF2 years ago
通过在线重要性采样识别最佳干预措施
通过在无环因果有向图中识别最佳软干预措施以最大化目标节点的预期价值，我们提出了一个最佳臂识别问题；本研究提供了该问题的第一篇基于不同操作开销的损失限制的误差和简单后悔边界的信息泄漏。经验性结果表明，我们的算法优于现有技术。
PDF7 years ago