Buchumschlag

Mechanism Learning: reverse causal inference in the presence of multiple unknown confounding through causally weighted Gaussian mixture models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Mao, Jianqiao, Little, Max A.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Probability I.2.4; G.3
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Front-door Reducibility: Reducing ADMGs to the Standard Front-door Setting via a Graphical Criterion
von: Mao, Jianqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transfer-Learning-Based Autotuning Using Gaussian Copula
von: Randall, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Fractional Diffusion Models
von: Nobis, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Self-Supervised Learning of Time Series Representation via Diffusion Process and Imputation-Interpolation-Forecasting Mask
von: Senane, Zineb, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatial Shortcuts in Graph Neural Controlled Differential Equations
von: Detzel, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Soft causal learning for generalized molecule property prediction: An environment perspective
von: Li, Limin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting the descent into extremism and terrorism
von: Lane, R. O., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Support Tokens, Stability Margins, and a New Foundation for Robust LLMs
von: Agarwal, Deepak, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Future Aware Safe Active Learning of Time Varying Systems using Gaussian Processes
von: Lange-Hegermann, Markus, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ontology-based Semantic Similarity Measures for Clustering Medical Concepts in Drug Safety
von: Painter, Jeffery L, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantic Similarity-Informed Bayesian Borrowing for Quantitative Signal Detection of Adverse Events
von: Haguinet, François, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bi-View Embedding Fusion: A Hybrid Learning Approach for Knowledge Graph's Nodes Classification Addressing Problems with Limited Data
von: Napoli, Rosario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fidelity Probes for Specification--Code Alignment
von: Erata, Ferhat, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deterministic algorithms for inhomogeneous Bernoulli trials: Shapley value of network devices
von: Wei, Jesse D, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trustworthiness Preservation by Copies of Machine Learning Systems
von: Ceragioli, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating and Learning Robust Bandit Policies Under Uncertain Causal Mechanisms
von: Avery, Katherine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Plug In and Learn: Federated Intelligence over a Smart Grid of Models
von: Abdurakhmanova, S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hyperoctant Search Clustering: A Method for Clustering Data in High-Dimensional Hyperspheres
von: Toledo-Acosta, Mauricio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating the Architectural Reasoning Capabilities of LLM Provers via the Obfuscated Natural Number Game
von: Li, Lixing
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Materials Informatics between Rockets and Electrons
von: Krajewski, Adam M.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Attention for Heterogeneous Graphs with Positional Encoding
von: Nayak, Nikhil Shivakumar
Veröffentlicht: (2025)

Relational Graph Convolutional Networks Do Not Learn Sound Rules
von: Morris, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Graph Representation Learning via Edge Temporal States Modeling and Structure-reinforced Transformer
von: Hu, Shengxiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Kernel-Smoothed Scores for Denoising Diffusion: A Bias-Variance Study
von: Gabriel, Franck, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Jump Restore Light Transport
von: Holl, Sascha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient and Accurate Optimal Transport with Mirror Descent and Conjugate Gradients
von: Kemertas, Mete, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Statistical quantification of confounding bias in predictive modelling
von: Spisak, Tamas
Veröffentlicht: (2021)

Markov chain models for inspecting response dynamics in psychological testing
von: Bosco, Andrea
Veröffentlicht: (2024)

Predicting effect of novel treatments using molecular pathways and real-world data
von: Couetoux, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Using Large Language Models and Knowledge Graphs to Improve the Interpretability of Machine Learning Models in Manufacturing
von: Bayer, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Conformal Path Reasoning: Trustworthy Knowledge Graph Question Answering via Path-Level Calibration
von: Lin, Shuhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

COBRA-PPM: A Causal Bayesian Reasoning Architecture Using Probabilistic Programming for Robot Manipulation Under Uncertainty
von: Cannizzaro, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Theoretical Foundations of Latent Posterior Factors: Formal Guarantees for Multi-Evidence Reasoning
von: Alege, Aliyu Agboola
Veröffentlicht: (2026)

Projectivity revisited
von: Weitkämper, Felix
Veröffentlicht: (2022)

Higher Order Structures For Graph Explanations
von: Sinha, Akshit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sound Logical Explanations for Mean Aggregation Graph Neural Networks
von: Morris, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Logical Expressivity and Explanations for Monotonic GNNs with Scoring Functions
von: Morris, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

I Know What I Don't Know: Latent Posterior Factor Models for Multi-Evidence Probabilistic Reasoning
von: Alege, Aliyu Agboola
Veröffentlicht: (2026)

Understanding Boolean Function Learnability on Deep Neural Networks: PAC Learning Meets Neurosymbolic Models
von: Nicolau, Marcio, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Pre-Training Estimators for Structural Models: Application to Consumer Search
von: Wei, Yanhao 'Max', et al.
Veröffentlicht: (2025)