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从可识别的因果表征到可控的反事实生成：因果生成建模综述

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文介绍了将因果性理论融入深度生成建模的方法，提高深度生成模型的分布偏移鲁棒性、公平性和互操作性。文章分为因果表示学习和可控反事实生成方法两类，探讨了因果生成模型在公平性、隐私、超出分布泛化和精准医学方面的理论、形式化、缺点、数据集、度量和应用，并讨论了未来研究方向。

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标签

互操作性 公平性 因果性理论 建模 深度生成建模 精准医学
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