Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Melnychuk, Valentyn, Feuerriegel, Stefan, van der Schaar, Mihaela |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2411.03387 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Treatment Effect Estimation for Optimal Decision-Making
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Orthogonal Learner for Estimating Heterogeneous Long-Term Treatment Effects
von: Ma, Haorui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ma, Haorui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Differentially Private Learners for Heterogeneous Treatment Effects
von: Schröder, Maresa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schröder, Maresa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GDR-learners: Orthogonal Learning of Generative Models for Potential Outcomes
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Meta-Learners for Partially-Identified Treatment Effects Across Multiple Environments
von: Schweisthal, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schweisthal, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Neural Framework for Generalized Causal Sensitivity Analysis
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Bounds on Representation-Induced Confounding Bias for Treatment Effect Estimation
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2023)
An Orthogonal Learner for Individualized Outcomes in Markov Decision Processes
von: Javurek, Emil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Javurek, Emil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Orthogonal Representation Learning for Estimating Causal Quantities
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Overlap-Adaptive Regularization for Conditional Average Treatment Effect Estimation
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bayesian Neural Controlled Differential Equations for Treatment Effect Estimation
von: Hess, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hess, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Partial Counterfactual Identification of Continuous Outcomes with a Curvature Sensitivity Model
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Rank-Learner: Orthogonal Ranking of Treatment Effects
von: Arno, Henri, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Arno, Henri, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nonparametric LLM Evaluation from Preference Data
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Overlap-weighted orthogonal meta-learner for treatment effect estimation over time
von: Hess, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hess, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causal machine learning for predicting treatment outcomes
von: Feuerriegel, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feuerriegel, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DiffPO: A causal diffusion model for learning distributions of potential outcomes
von: Ma, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Conformal Prediction for Causal Effects of Continuous Treatments
von: Schröder, Maresa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schröder, Maresa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient and Sharp Off-Policy Learning under Unobserved Confounding
von: Hess, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hess, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
IGC-Net for conditional average potential outcome estimation over time
von: Hess, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hess, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Consistent End-to-End Estimation for Counterfactual Fairness
von: Ma, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ma, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Orthogonal Survival Learners for Estimating Heterogeneous Treatment Effects from Time-to-Event Data
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Frequentist Consistency of Prior-Data Fitted Networks for Causal Inference
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantifying perturbation impacts for large language models
von: Rauba, Paulius, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rauba, Paulius, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving the Generation and Evaluation of Synthetic Data for Downstream Medical Causal Inference
von: Amad, Harry, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Amad, Harry, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond the ATE: Interpretable Modelling of Treatment Effects over Dose and Time
von: Piskorz, Julianna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Piskorz, Julianna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Defining Expertise: Applications to Treatment Effect Estimation
von: Hüyük, Alihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hüyük, Alihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ConfoundingSHAP: Quantifying confounding strength in causal inference
von: Brockschmidt, Marie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Brockschmidt, Marie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Shape Arithmetic Expressions: Advancing Scientific Discovery Beyond Closed-Form Equations
von: Kacprzyk, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kacprzyk, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Automated Knowledge Integration From Human-Interpretable Representations
von: Kobalczyk, Katarzyna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kobalczyk, Katarzyna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Matchmaker: Self-Improving Large Language Model Programs for Schema Matching
von: Seedat, Nabeel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Seedat, Nabeel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Hierarchical Learning with Nested Subspace Networks for Large Language Models
von: Rauba, Paulius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rauba, Paulius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
No Equations Needed: Learning System Dynamics Without Relying on Closed-Form ODEs
von: Kacprzyk, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kacprzyk, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ODE Discovery for Longitudinal Heterogeneous Treatment Effects Inference
von: Kacprzyk, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kacprzyk, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Why Tabular Foundation Models Should Be a Research Priority
von: van Breugel, Boris, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: van Breugel, Boris, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Inverse-RLignment: Large Language Model Alignment from Demonstrations through Inverse Reinforcement Learning
von: Sun, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Not All Explanations for Deep Learning Phenomena Are Equally Valuable
von: Jeffares, Alan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jeffares, Alan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Preference Learning for AI Alignment: a Causal Perspective
von: Kobalczyk, Katarzyna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kobalczyk, Katarzyna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Active Timepoint Selection for Learning Measure-Valued Trajectories
von: Huynh, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huynh, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hyperparameter Trajectory Inference with Conditional Lagrangian Optimal Transport
von: Amad, Harry, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Amad, Harry, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Treatment Effect Estimation for Optimal Decision-Making
von: Frauen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Orthogonal Learner for Estimating Heterogeneous Long-Term Treatment Effects
von: Ma, Haorui, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Differentially Private Learners for Heterogeneous Treatment Effects
von: Schröder, Maresa, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
GDR-learners: Orthogonal Learning of Generative Models for Potential Outcomes
von: Melnychuk, Valentyn, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Meta-Learners for Partially-Identified Treatment Effects Across Multiple Environments
von: Schweisthal, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)