Asymmetrical Latent Representation for Individual Treatment Effect Modeling
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Lacombe, Armand, Sebag, Michèle |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Conformal Diffusion Models for Individual Treatment Effect Estimation and Inference
di: Cai, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cai, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Disentangled Representation Network for Treatment Effect Estimation
di: Meng, Hui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Meng, Hui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Representations of Instruments for Partial Identification of Treatment Effects
di: Schweisthal, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schweisthal, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2024)
EEGDM: Learning EEG Representation with Latent Diffusion Model
di: Wang, Shaocong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Shaocong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Latent Dynamic Robust Representations for World Models
di: Sun, Ruixiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Ruixiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent Structure of Affective Representations in Large Language Models
di: Choi, Benjamin J., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Choi, Benjamin J., et al.
Pubblicazione: (2026)
PIPCFR: Pseudo-outcome Imputation with Post-treatment Variables for Individual Treatment Effect Estimation
di: Lin, Zichuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Zichuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the MIA Vulnerability Gap Between Private GANs and Diffusion Models
di: Sebag, Ilana, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sebag, Ilana, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bounds on Representation-Induced Confounding Bias for Treatment Effect Estimation
di: Melnychuk, Valentyn, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Melnychuk, Valentyn, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unifying Model-Free Efficiency and Model-Based Representations via Latent Dynamics
di: Acharjee, Jashaswimalya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Acharjee, Jashaswimalya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Federated Inverse Probability Treatment Weighting for Individual Treatment Effect Estimation
di: Yin, Changchang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yin, Changchang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncovering the Latent Potential of Deep Intermediate Representations
di: Batra, Arnesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Batra, Arnesh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Locally Interpretable Individualized Treatment Rules for Black-Box Decision Models
di: Charvadeh, Yasin Khadem, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Charvadeh, Yasin Khadem, et al.
Pubblicazione: (2026)
Constrained Machine Learning Through Hyperspherical Representation
di: Signorelli, Gaetano, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Signorelli, Gaetano, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal EpiNets: Precision-corrected Bounds on Individual Treatment Effects using Epistemic Neural Networks
di: Patil, Gandharv, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Patil, Gandharv, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hyperbolic Residual Quantization: Discrete Representations for Data with Latent Hierarchies
di: Piękos, Piotr, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Piękos, Piotr, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Observer Effect in World Models: Invasive Adaptation Corrupts Latent Physics
di: Internò, Christian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Internò, Christian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Time-Series Representations by Hierarchical Uniformity-Tolerance Latent Balancing
di: Jalali, Amin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jalali, Amin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploiting Latent Linearity in LLMs Improves Explainable Molecular Representation Learning
di: Li, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Attacks to Latent Representations of Distributed Neural Networks in Split Computing
di: Zhang, Milin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Milin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning Individual Treatment Effects under Heterogeneous Interference in Networks
di: Zhao, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhao, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Refining Latent Representations: A Generative SSL Approach for Heterogeneous Graph Learning
di: Hu, Yulan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Yulan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unified Generation, Reconstruction, and Representation: Generalized Diffusion with Adaptive Latent Encoding-Decoding
di: Liu, Guangyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Guangyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Unimodal Latent Representations in Multimodal VAEs through Iterative Amortized Inference
di: Oshima, Yuta, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Oshima, Yuta, et al.
Pubblicazione: (2024)
HadamRNN: Binary and Sparse Ternary Orthogonal RNNs
di: Foucault, Armand, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Foucault, Armand, et al.
Pubblicazione: (2025)
Individualised Treatment Effects Estimation with Composite Treatments and Composite Outcomes
di: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chauhan, Vinod Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
PLanTS: Periodicity-aware Latent-state Representation Learning for Multivariate Time Series
di: Wang, Jia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Jia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Studying the Impact of Latent Representations in Implicit Neural Networks for Scientific Continuous Field Reconstruction
di: Xu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Review of Latent Representation Models in Neuroimaging
di: Vázquez-García, C., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vázquez-García, C., et al.
Pubblicazione: (2024)
Discovering Hierarchical Latent Capabilities of Language Models via Causal Representation Learning
di: Jin, Jikai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Jikai, et al.
Pubblicazione: (2025)
H-Probes: Extracting Hierarchical Structures From Latent Representations of Language Models
di: Dawes, Cutter, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dawes, Cutter, et al.
Pubblicazione: (2026)
Causal Effect Identification in a Sub-Population with Latent Variables
di: Abouei, Amir Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abouei, Amir Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent-Augmented Discrete Diffusion Models
di: Shariatian, Dario, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shariatian, Dario, et al.
Pubblicazione: (2025)
Individual Causal Inference with Structural Causal Model
di: Chang, Daniel T.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Daniel T.
Pubblicazione: (2025)
Treatment Effect Estimation with Differentiated Networked Effect on Graph Data
di: Lin, Xiaofeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Xiaofeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Variational Autoencoder-Based Approach to Latent Feature Analysis on Efficient Representation of Power Load Monitoring Data
di: Xie, Boyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Boyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal Graph ODE: Continuous Treatment Effect Modeling in Multi-agent Dynamical Systems
di: Huang, Zijie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Zijie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Estimating Treatment Effects with Independent Component Analysis
di: Reizinger, Patrik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Reizinger, Patrik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Disentangled Graph Autoencoder for Treatment Effect Estimation
di: Fan, Di, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fan, Di, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Random Feature Latent Variable Models
di: Li, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Conformal Diffusion Models for Individual Treatment Effect Estimation and Inference
di: Cai, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Deep Disentangled Representation Network for Treatment Effect Estimation
di: Meng, Hui, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learning Representations of Instruments for Partial Identification of Treatment Effects
di: Schweisthal, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2024) -
EEGDM: Learning EEG Representation with Latent Diffusion Model
di: Wang, Shaocong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learning Latent Dynamic Robust Representations for World Models
di: Sun, Ruixiang, et al.
Pubblicazione: (2024)