On the Identifiability of Causal Graphs with the Invariance Principle
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteur principal: | Montagna, Francesco |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Causal Learning with the Invariance Principle
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2026)
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2026)
Unifying Causal Representation Learning with the Invariance Principle
par: Yao, Dingling, et autres
Publié: (2024)
par: Yao, Dingling, et autres
Publié: (2024)
Towards Invariance to Node Identifiers in Graph Neural Networks
par: Bechler-Speicher, Maya, et autres
Publié: (2025)
par: Bechler-Speicher, Maya, et autres
Publié: (2025)
Quantifying Distributional Invariance in Causal Subgraph for IRM-Free Graph Generalization
par: Qiu, Yang, et autres
Publié: (2025)
par: Qiu, Yang, et autres
Publié: (2025)
The Rate-Distortion-Polysemanticity Tradeoff in SAEs
par: Mencattini, Tommaso, et autres
Publié: (2026)
par: Mencattini, Tommaso, et autres
Publié: (2026)
Causal Graph Learning via Distributional Invariance of Cause-Effect Relationship
par: Nguyen, Nang Hung, et autres
Publié: (2026)
par: Nguyen, Nang Hung, et autres
Publié: (2026)
Efficient Hyperparameter Tuning via Trajectory Invariance Principle
par: Li, Bingrui, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Bingrui, et autres
Publié: (2025)
Entropic Causal Inference: Graph Identifiability
par: Compton, Spencer, et autres
Publié: (2025)
par: Compton, Spencer, et autres
Publié: (2025)
Demystifying amortized causal discovery with transformers
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2024)
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2024)
On Lexical Invariance on Multisets and Graphs
par: Zhang, Muhan
Publié: (2024)
par: Zhang, Muhan
Publié: (2024)
On the Identifiability of Causal Abstractions
par: Li, Xiusi, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xiusi, et autres
Publié: (2025)
Causality $\neq$ Invariance: Function and Concept Vectors in LLMs
par: Opiełka, Gustaw, et autres
Publié: (2026)
par: Opiełka, Gustaw, et autres
Publié: (2026)
Identifying General Mechanism Shifts in Linear Causal Representations
par: Chen, Tianyu, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Tianyu, et autres
Publié: (2024)
Identifying Elasticities in Autocorrelated Time Series Using Causal Graphs
par: Tiedemann, Silvana, et autres
Publié: (2024)
par: Tiedemann, Silvana, et autres
Publié: (2024)
Model Metamers Reveal Invariances in Graph Neural Networks
par: Xu, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Wei, et autres
Publié: (2025)
ScaleNet: Scale Invariance Learning in Directed Graphs
par: Jiang, Qin, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Qin, et autres
Publié: (2024)
A Sparsity Principle for Partially Observable Causal Representation Learning
par: Xu, Danru, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Danru, et autres
Publié: (2024)
Methodology and Real-World Applications of Dynamic Uncertain Causality Graph for Clinical Diagnosis with Explainability and Invariance
par: Zhang, Zhan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Zhan, et autres
Publié: (2024)
Graph Neural Networks for Edge Signals: Orientation Equivariance and Invariance
par: Fuchsgruber, Dominik, et autres
Publié: (2024)
par: Fuchsgruber, Dominik, et autres
Publié: (2024)
Learning Causally Disentangled Representations via the Principle of Independent Causal Mechanisms
par: Komanduri, Aneesh, et autres
Publié: (2023)
par: Komanduri, Aneesh, et autres
Publié: (2023)
Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective
par: Wu, Qitian, et autres
Publié: (2022)
par: Wu, Qitian, et autres
Publié: (2022)
Causal Invariance Learning via Efficient Nonconvex Optimization
par: Wang, Zhenyu, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Zhenyu, et autres
Publié: (2024)
Structural Invariance Matters: Rethinking Graph Rewiring through Graph Metrics
par: Benoit, Alexandre, et autres
Publié: (2025)
par: Benoit, Alexandre, et autres
Publié: (2025)
Mechanistic Independence: A Principle for Identifiable Disentangled Representations
par: Matthes, Stefan, et autres
Publié: (2025)
par: Matthes, Stefan, et autres
Publié: (2025)
Causal Manifold Fairness: Enforcing Geometric Invariance in Representation Learning
par: Rathore, Vidhi
Publié: (2026)
par: Rathore, Vidhi
Publié: (2026)
Causal Invariance and Counterfactual Learning Driven Cooperative Game for Multi-Label Classification
par: Fan, Yijia, et autres
Publié: (2025)
par: Fan, Yijia, et autres
Publié: (2025)
Efficient Identification of Direct Causal Parents via Invariance and Minimum Error Testing
par: Nguyen, Minh, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Minh, et autres
Publié: (2024)
Lost in Serialization: Invariance and Generalization of LLM Graph Reasoners
par: Herbst, Daniel, et autres
Publié: (2025)
par: Herbst, Daniel, et autres
Publié: (2025)
General Identifiability and Achievability for Causal Representation Learning
par: Varıcı, Burak, et autres
Publié: (2023)
par: Varıcı, Burak, et autres
Publié: (2023)
Efficient Symbolic Computations for Identifying Causal Effects
par: Hollering, Benjamin, et autres
Publié: (2026)
par: Hollering, Benjamin, et autres
Publié: (2026)
Identifying Weight-Variant Latent Causal Models
par: Liu, Yuhang, et autres
Publié: (2022)
par: Liu, Yuhang, et autres
Publié: (2022)
Extending Multi-Source Bayesian Optimization With Causality Principles
par: Jacobs, Luuk, et autres
Publié: (2026)
par: Jacobs, Luuk, et autres
Publié: (2026)
Score matching through the roof: linear, nonlinear, and latent variables causal discovery
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2024)
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2024)
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)
Fundamental Computational Limits in Pursuing Invariant Causal Prediction and Invariance-Guided Regularization
par: Gu, Yihong, et autres
Publié: (2025)
par: Gu, Yihong, et autres
Publié: (2025)
Empowering Graph Invariance Learning with Deep Spurious Infomax
par: Yao, Tianjun, et autres
Publié: (2024)
par: Yao, Tianjun, et autres
Publié: (2024)
Accurate and Scalable Graph Neural Networks via Message Invariance
par: Shi, Zhihao, et autres
Publié: (2025)
par: Shi, Zhihao, et autres
Publié: (2025)
Identifying Causal Direction via Variational Bayesian Compression
par: Tran, Quang-Duy, et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Quang-Duy, et autres
Publié: (2025)
On Theoretical Identifiability of Discrete Latent Causal Graphical Models
par: Lee, Seunghyun, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Seunghyun, et autres
Publié: (2025)
Re-examining Granger Causality with Causal Bayesian Networks and Reichenbachs Principles
par: Adedayo, S. A.
Publié: (2025)
par: Adedayo, S. A.
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Causal Learning with the Invariance Principle
par: Montagna, Francesco, et autres
Publié: (2026) -
Unifying Causal Representation Learning with the Invariance Principle
par: Yao, Dingling, et autres
Publié: (2024) -
Towards Invariance to Node Identifiers in Graph Neural Networks
par: Bechler-Speicher, Maya, et autres
Publié: (2025) -
Quantifying Distributional Invariance in Causal Subgraph for IRM-Free Graph Generalization
par: Qiu, Yang, et autres
Publié: (2025) -
The Rate-Distortion-Polysemanticity Tradeoff in SAEs
par: Mencattini, Tommaso, et autres
Publié: (2026)