Shicheng Fan

TRACE框架对因果表示学习中连续机制演化进行建模

研究人员推出了一种新颖的专家混合（Mixture-of-Experts）框架TRACE，旨在解决当前时间因果表示学习方法的局限性。与假设因果机制之间瞬时切换的现有方法不同，TRACE通过将连续过渡表示为原子机制的凸组合来对其进行建模。该框架能够恢复潜在因果变量和连续混合轨迹，即使是训练期间未见的中间状态。实验表明，TRACE可以将混合轨迹的相关性提高到0.99，显著优于离散切换基线。