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Differentiable Structure Learning and Causal Discovery for General Binary Data

Chang Deng · Bryon Aragam首次提交 2025-09-25 · 修订 2025-10-26 · v2arXiv预印本

一般二元数据的可微结构学习与因果发现AI 解读

Existing methods for differentiable structure learning in discrete data typically assume that the data are generated from specific structural equation models. However, these assumptions may not align with the true data-generating process, which limits the general applicability of such methods. Furthermore, current approaches often ignore the complex dependence structure inherent in discrete data and consider only linear effects. We propose a differentiable structure learning…

微观 · 因果推断

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