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Learning Linear Causal Representations from Interventions under General Nonlinear Mixing

Simon Buchholz · Goutham Rajendran · Elan Rosenfeld · Bryon Aragam · Bernhard Schölkopf 等 6 位作者首次提交 2023-06-04 · 修订 2023-12-18 · v2arXiv预印本

一般非线性混合下利用干预学习线性因果表示AI 解读

We study the problem of learning causal representations from unknown, latent interventions in a general setting, where the latent distribution is Gaussian but the mixing function is completely general. We prove strong identifiability results given unknown single-node interventions, i.e., without having access to the intervention targets. This generalizes prior works which have focused on weaker classes, such as linear maps or paired counterfactual data. This is also the…

微观 · 因果推断机器学习与 DML

关联记录被引 2 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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