模块化、反事实推理、特征分离,「因果表示学习」的最新研究都在讲什么?.zip

上传者: 27206435 | 上传时间: 2021-04-06 15:21:44 | 文件大小: 17.65MB | 文件类型: ZIP
本文精选了几篇**因果表示学习**领域的最新文献,并细致分析了不同方法的基本架构,希望能帮助感兴趣的你对**因果学习应用于机器学习**的方向和可能一探究竟。
提取模块化结构(Learning modular structures)
反事实推理(Counterfactual)
平衡因果表示学习
收录了此文补充引用的文章
图灵奖得主Judea Pearl:机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性
最后,本.md笔记收录了丁鹏老师的因果推断简介连载文章

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