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Causal Discovery with Cascade Nonlinear Additive Noise Model

实验室参与作者:蔡瑞初,乔杰    论文发表时间:2019年


下载链接:

https://arxiv.org/pdf/1905.09442.pdf


本文给出了一种在因果变量间存在瀑布式的隐变量下的因果发现框架。描述数据间的因果关系,一种常用的方法是结构方程模型或者也可以称函数式因果模型。然而如果因果关系间存在隐变量时,比如存在间接的因果关系时,基于函数式因果模型的因果发现方法常常会失效,尤其是在非线性加性噪声模型假设下。针对此问题,本文框架给出了该结构下的概率模型,并使用变分自编码机来求解。