研究人员开发了一种名为策略编码Q网络（PEQ-Net）的新方法，以改进纵向设置中的因果效应估计。该方法允许跨不同处理策略共享信息，解决了传统方法中存在的偏差和方差问题。PEQ-Net利用一个共享的策略编码器，通过核均值嵌入进行训练，以反映策略的差异性，从而获得更稳定、更准确的结果，尤其是在评估相似策略时。 AI
排序理由 这是一篇详细介绍因果推断新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Iterative Conditional Expectation (ICE)
- Longitudinal Targeted Maximum Likelihood Estimation (LTMLE)
- PEQ-Net
- Policy-Encoded Q Network
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