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Coupling Generative Modeling and an Autoencoder with the Causal Bridge

通过因果桥结合生成建模与自编码器

We consider inferring the causal effect of a treatment (intervention) on an outcome of interest in situations where there is potentially an unobserved confounder influencing both the treatment and the outcome. This is achievable by assuming access to two separate sets of control (proxy) measurements associated with treatment and outcomes, which are used to estimate treatment effects through a function termed the em causal bridge (CB). We present a new theoretical…

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