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ADMGs
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新框架处理具有未观测混淆因素的因果发现
研究人员开发了一个新的线性模型因果发现框架，专门解决未观测混淆因素带来的挑战。该方法利用了广泛适用的贝叶斯信息准则 (WBIC)，并通过自动微分变分推断 (ADVI) 进行近似。该方法通过 Gumbel-Softmax 松弛，将可微搜索应用于有向无环混合图 (ADMGs)，在合成和真实世界基准测试中显示出比基于 BIC 评分的基线更好的性能。
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新研究探讨了具有隐藏变量和循环的因果模型中的稳定毯
本文介绍了一个新的图框架，用于理解包含隐藏变量和循环的因果模型中的稳定毯。该研究通过使用无环有向混合图（ADMG）和有向图（DG）来表征马尔可夫毯和干预稳定预测集，从而扩展了现有方法。研究结果为响应变量在复杂因果结构中给定特定预测集时，条件独立于干预变量提供了图条件。