Horizontal and Vertical Federated Causal Structure Learning via Higher-order Cumulants
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Chen, Wei, Gu, Wanyang, Peng, Linjun, Cai, Ruichu, Hao, Zhifeng, Zhang, Kun |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Identification of Causal Direction under an Arbitrary Number of Latent Confounders
par: Chen, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Wei, et autres
Publié: (2025)
Causal Discovery from Poisson Branching Structural Causal Model Using High-Order Cumulant with Path Analysis
par: Qiao, Jie, et autres
Publié: (2024)
par: Qiao, Jie, et autres
Publié: (2024)
Temporal Latent Variable Structural Causal Model for Causal Discovery under External Interferences
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
Long-term Causal Inference via Modeling Sequential Latent Confounding
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2025)
Doubly Robust Causal Effect Estimation under Networked Interference via Targeted Learning
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2024)
TNPAR: Topological Neural Poisson Auto-Regressive Model for Learning Granger Causal Structure from Event Sequences
par: Liu, Yuequn, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Yuequn, et autres
Publié: (2023)
Causal Discovery for Linear DAGs with Dependent Latent Variables via Higher-order Cumulants
par: Cai, Ming, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Ming, et autres
Publié: (2025)
Learning Discrete Latent Variable Structures with Tensor Rank Conditions
par: Chen, Zhengming, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Zhengming, et autres
Publié: (2024)
Learning by Doing: An Online Causal Reinforcement Learning Framework with Causal-Aware Policy
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2024)
Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting
par: Chen, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Wei, et autres
Publié: (2025)
Where and How to Attack? A Causality-Inspired Recipe for Generating Counterfactual Adversarial Examples
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2023)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2023)
Causal View of Time Series Imputation: Some Identification Results on Missing Mechanism
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
Feature Attribution with Necessity and Sufficiency via Dual-stage Perturbation Test for Causal Explanation
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2024)
From Orthogonality to Dependency: Learning Disentangled Representation for Multi-Modal Time-Series Sensing Signals
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2024)
Long-Term Individual Causal Effect Estimation via Identifiable Latent Representation Learning
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
Generalized Independent Noise Condition for Estimating Causal Structure with Latent Variables
par: Xie, Feng, et autres
Publié: (2023)
par: Xie, Feng, et autres
Publié: (2023)
Causal-learn: Causal Discovery in Python
par: Zheng, Yujia, et autres
Publié: (2023)
par: Zheng, Yujia, et autres
Publié: (2023)
Towards Identifiability of Hierarchical Temporal Causal Representation Learning
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2025)
Unifying Invariance and Spuriousity for Graph Out-of-Distribution via Probability of Necessity and Sufficiency
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2024)
On the Identification of Temporally Causal Representation with Instantaneous Dependence
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2024)
Unifying Invariant and Variant Features for Graph Out-of-Distribution via Probability of Necessity and Sufficiency
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2024)
Nonparametric Heterogeneous Long-term Causal Effect Estimation via Data Combination
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2025)
Higher-Order Causal Structure Learning with Additive Models
par: Enouen, James, et autres
Publié: (2025)
par: Enouen, James, et autres
Publié: (2025)
CAMA: Enhancing Mathematical Reasoning in Large Language Models with Causal Knowledge
par: Zan, Lei, et autres
Publié: (2025)
par: Zan, Lei, et autres
Publié: (2025)
On the Probability of Necessity and Sufficiency of Explaining Graph Neural Networks: A Lower Bound Optimization Approach
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2022)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2022)
Debiased Model-based Interactive Recommendation
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2024)
Causal Effect Estimation under Networked Interference without Networked Unconfoundedness Assumption
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2025)
PackVFL: Efficient HE Packing for Vertical Federated Learning
par: Yang, Liu, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Liu, et autres
Publié: (2024)
Causal Effect Identification in lvLiNGAM from Higher-Order Cumulants
par: Tramontano, Daniele, et autres
Publié: (2025)
par: Tramontano, Daniele, et autres
Publié: (2025)
A Novel Framework of Horizontal-Vertical Hybrid Federated Learning for EdgeIoT
par: Li, Kai, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Kai, et autres
Publié: (2024)
Nonstationary Time Series Forecasting via Unknown Distribution Adaptation
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2024)
Time Series Domain Adaptation via Latent Invariant Causal Mechanism
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
Communication-Efficient Hybrid Federated Learning for E-health with Horizontal and Vertical Data Partitioning
par: Yu, Chong, et autres
Publié: (2024)
par: Yu, Chong, et autres
Publié: (2024)
Federated Causal Discovery from Heterogeneous Data
par: Li, Loka, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Loka, et autres
Publié: (2024)
VFLAIR: A Research Library and Benchmark for Vertical Federated Learning
par: Zou, Tianyuan, et autres
Publié: (2023)
par: Zou, Tianyuan, et autres
Publié: (2023)
Estimating Long-term Heterogeneous Dose-response Curve: Generalization Bound Leveraging Optimal Transport Weights
par: Yang, Zeqin, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Zeqin, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Federated Learning: Servers Trustworthiness, Estimation, and Statistical Inference
par: Zhang, Zhe, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Zhe, et autres
Publié: (2024)
Disentangling Long-Short Term State Under Unknown Interventions for Online Time Series Forecasting
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025)
Interpretable High-order Knowledge Graph Neural Network for Predicting Synthetic Lethality in Human Cancers
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Xuexin, et autres
Publié: (2025)
Synergy Between Sufficient Changes and Sparse Mixing Procedure for Disentangled Representation Learning
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Zijian, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Identification of Causal Direction under an Arbitrary Number of Latent Confounders
par: Chen, Wei, et autres
Publié: (2025) -
Causal Discovery from Poisson Branching Structural Causal Model Using High-Order Cumulant with Path Analysis
par: Qiao, Jie, et autres
Publié: (2024) -
Temporal Latent Variable Structural Causal Model for Causal Discovery under External Interferences
par: Cai, Ruichu, et autres
Publié: (2025) -
Long-term Causal Inference via Modeling Sequential Latent Confounding
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2025) -
Doubly Robust Causal Effect Estimation under Networked Interference via Targeted Learning
par: Chen, Weilin, et autres
Publié: (2024)