arXiv cs.AI· Danru Xu, Aapo Hyv\"arinen, Sara Magliacane·· 1 天前AI 评分30
LinADMG：基于多域可识别表示学习的含隐混杂线性模型因果发现
Causal Discovery for Linear Models with Latent Confounding via Multi-domain Identifiable Representation Learning
AI 导读
研究者提出 LinADMG 框架，通过可识别表示学习为线性因果模型学习 ADMG（无环有向混合图），处理含隐混杂的因果发现问题。该方法不依赖非高斯性或 bow-freeness 等图约束，而是利用多域设定识别噪声变量；论文证明噪声变量的可识别性足以恢复所有直接因果关系，并在附加的 latent-confounding no-cancellation 条件下可识别整个 ADMG。
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