DiffusionCounterfactuals: Inferring High-dimensional Counterfactuals with Guidance of Causal Representations
DiffusionCounterfactuals：因果表征引导的高维反事实推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以因果机制、干预和反事实结果生成为核心，直接关联因果推断，但没有提供具体经济学应用或效应识别条件。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
DiffusionCounterfactuals：因果表征引导的高维反事实推断
- 研究问题
- 面对复杂因果关系与高维观测，如何生成准确且一致的反事实样本，并使生成过程能够处理连续多个干预步骤？
- 方法与思路
- 作者将因果机制与扩散模型结合，通过因果表征引导训练和采样过程，并在合成与真实基准上评价生成的反事实样本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架提供具有理论依据的训练与采样过程，支持多步干预，并在多种评价指标下优于所比较的现有方法。
- 阅读关注点
- 应核对因果表征如何获得、反事实可识别性依赖什么条件，以及多步干预的一致性定义、理论保证和基准评价方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核验；摘要未说明识别假设和具体指标，样本生成质量不能单独证明反事实因果有效性。
原文摘要
Accurate estimation of counterfactual outcomes in high-dimensional data is crucial for decision-making and understanding causal relationships and intervention outcomes in various domains, including healthcare, economics, and social sciences. However, existing methods often struggle to generate accurate and consistent counterfactuals, particularly when the causal relationships are complex. We propose a novel framework that incorporates causal mechanisms and diffusion models to generate high-quality counterfactual samples guided by causal representation. Our approach introduces a novel, theoretically grounded training and sampling process that enables the model to consistently generate accurate counterfactual high-dimensional data under multiple intervention steps. Experimental results on various synthetic and real benchmarks demonstrate the proposed approach outperforms state-of-the-art methods in generating accurate and high-quality counterfactuals, using different evaluation metrics.