人工智能的因果学习（Causal Learning）到底想解决什么问题？
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- 2024-03-17 12:01张彦峰ZYF的博客 因果发现的目标是通过观测数据找出变量之间的因果关系，并用图模型来表示这些关系。这样的因果图能够最好地解释数据的生成过程，即在给定因果结构下生成观测数据的概率最大。因此，因果发现旨在寻找一个最佳的因果图...
- 樱花的浪漫的博客 可分解表示学习（Disentangled Representation Learning，简称DRL）（Bengio, Courville 和 Vincent 2013）旨在从观察到的数据中识别并分离潜在的独立语义因素。尽管 DRL 已取得许多进展（Gilpin et al. 2018；...
- 2024-06-27 15:23阿涛e的博客 讨论了因果模型和统计模型等不同层次的模型，这些模型都建立在一...未来研究领域将包括：①学习大规模的非线性因果关系：1、在什么条件下可以学习非线性因果关系；2、哪些训练框架最有利于利用机器学习方法进行扩展；
- 2022-02-09 08:15总的来说，这篇论文为深度学习和人工智能在因果推断领域的应用开辟了新的道路，强调了在现实世界问题中理解因果关系的重要性，并为未来的研究提供了理论基础和实践指导。通过结合元学习和复杂图结构的理解，我们可以...
- 2025-06-08 16:02MadeInSQL的博客 传统机器学习（ML）依赖数据相关性建模，但相关性≠因果性，导致模型在...因果机器学习（Causal ML）通过将因果逻辑（如因果图、潜在结果框架）嵌入数据驱动模型，为高维复杂系统提供可解释、可干预的决策支持。
- 2025-11-16 20:10Xuxiansir的博客 一个AI模型在学习识别“牛”时，如果训练数据里所有的牛都在绿色的草地上，模型很可能会学到一个错误的规则：“牛 = 四条腿的生物 + 绿色背景”。你给它一张牛在海滩上的照片，它就可能不认识了。因果表示学习的目标...
- 2025-09-05 03:02AI实战架构笔记的博客 医疗AI智能体（Medical AI Agent）是具备自主感知、推理决策、持续学习能力自主性：能主动采集多源数据（电子病历、影像、传感器等），无需医生手动输入；协同性：能与医生进行自然交互（如对话式建议），而非被动...
- 2025-07-05 16:11AIGC应用创新大全的博客 不会说“我不知道”（比如给一张模糊的图片，它会硬猜是猫还是狗...不会从大数据中自动学习（比如需要人类专家手动画因果图，无法处理图片、文本这样的复杂数据）。为什么要把贝叶斯网络和深度学习结合？它们怎么结合？
- 2025-05-12 15:05AI十八式的博客 因果机器学习结合了传统因果推断与机器学习的优势，通过将因果逻辑嵌入数据驱动模型，有效弥补了传统方法的局限性，被视为突破当前AI瓶颈的关键路径。该领域不仅具备深厚的理论潜力，还展现出广泛的应用前景，持续受...
- 2024-03-06 17:45卡伊德的博客 一篇由南洋理工大学和澳大利亚莫纳什大学联合发表自2021年的CVPR顶会上的一篇文献，提出了一种新的注意力机制：因果注意力(CATT)，使用因果推断中的“前门准则”解决训练数据中存在的虚假相关性，刨析了注意力机制在...
- 2024-06-07 22:40量子-Alex的博客 统计学和机器学习的主题会不时出现在课程中，因此熟悉这些主题会有所帮助，但不是必需的。例如，如果交叉验证对你来说是一个新概念，你可以在书中出现的地方相对较快地学会它。正如你将看到的，这本书里的图表多得...
- 2025-02-14 10:17AI科技探寻的博客 因果机器学习（Causal Machine Learning, CausalML）是将因果推断与机器学习相结合的前沿技术，旨在通过建立因果关系模型，深入探索数据背后的深层联系，从而更准确地预测和决策。我还整理出了相关的论文+开源代码，...
- 2022-06-29 00:04BOLD-Rainbow的博客 因果推断，人工智能从相关到因果的转变！
- 2024-12-08 20:52樱花的浪漫的博客 然而，生成式预训练过程不仅让模型学习到语言的深层结构，也使其不可避免地从数据集本身吸收并继承了数据中的偏见。例如，位置偏见（即某些词汇在特定上下文中的出现频率较高）和刻板印象偏见（如性别或种族的刻板...
- 2023-06-23 14:50具身机器人曾小健的博客 主攻NLP + 因果推断，已发表NLP/AI论文21篇 (包括ACL, EMNLP, NAACL, AAAI, COLING, AISTATS等)。主要合作者和导师包括Prof Rada Mihalcea (密歇根大学), Prof Mrinmaya Sachan (ETH), Prof Ryan Cotterell (ETH)。
- 2025-07-05 11:37AI大模型应用工坊的博客 在当今数据驱动的世界中，我们被淹没在...无论您是数据科学家、机器学习工程师还是AI研究者，这篇文章都将帮助您超越" correlation is not causation"的表面理解，掌握从回归模型中挖掘因果关系的实用方法与前沿技术。
- 2023-09-28 16:01丁丁猫 Codeye的博客 处理未知因素(Handling Unknowns):利用已学习的因果结构进行推理,处理因果关系中存在的未知变量和噪声。引导决策(Decision-Making):根据对因果关系的学习...因果引擎(Causal Engine)是一种基于因果推理的人工智能系统。
- 2025-07-16 10:52AIGC应用创新大全的博客 弱监督学习不是“强监督的替代品”，而是“强监督的补充”。它的核心价值在于。
- 2020-07-19 22:08weixin_26632369的博客 ai人工智能可以干什么co-authored with Katherine Munro, Julia Zukrigl and Katrin Strasser on behalf of Women in AI Upper Austria. 与Katherine Munro ， Julia Zukrigl和Katrin Strasser代表AI上奥地利州的...
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6月2日
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12月17日
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12月17日