有针对性地减少因果模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。为了解决复杂模型中高维空间的因果关系模式识别的问题，我们引入了目标因果约简（Targeted Causal Reduction，TCR）方法来将复杂模型转化为一组简洁的因果因素，并通过玩具和机械系统的实例验证了 TCR 从复杂模型中生成可解释的高层解释的能力，展示了它在广泛学科中辅助科学家研究复杂现象的潜力。
深度生成模型在数据密度估计和有限样本数据生成方面取得巨大成功。结构因果模型融入深度生成建模以解决其缺点，描述数据生成过程并建模变量之间的因果关系。因果生成模型应用于公平性、隐私、超出分布泛化和精准医学。该领域仍有未解决的问题和未来研究方向。
