本文提出了一种基于辅助变量增广数据的非线性独立成分分析（ICA）框架，探讨了因果表示学习的可识别性。研究表明，通过学习多个视图，可以有效识别潜在因果变量及其关系，并提出了新的估计方法，以提升在非平稳环境下的因果影响识别能力。

本文介绍了名为LiLY的框架，用于解决时间序列建模中学习和更正模型的问题。该框架通过恢复时间延迟的潜在因果变量并确定它们之间的关系，将未知的分布转移分解为过渡分布更改和观察结果的全局更改。实验证明潜在因果影响可靠地从不同的分布变化中识别出来，通过这种模块化的变化表示，可以高效地学习在未知分布转换下更正模型。