文件名称：模块化、反事实推理、特征分离，「因果表示学习」的最新研究都在讲什么？.zip
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更新时间：2023-04-28 20:03:47
因果表示学习 因果推断
本文精选了几篇**因果表示学习**领域的最新文献，并细致分析了不同方法的基本架构，希望能帮助感兴趣的你对**因果学习应用于机器学习**的方向和可能一探究竟。 提取模块化结构（Learning modular structures） 反事实推理（Counterfactual） 平衡因果表示学习 收录了此文补充引用的文章 图灵奖得主Judea Pearl：机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性 最后，本.md笔记收录了丁鹏老师的因果推断简介连载文章
【文件预览】：
Figure 1 的 DAG
0570：On the Estimation of Treatment Effect with Text Covariates.pdf
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----纽约大学教授 Gary Marcus 就对深度学习展开了系统性的批判.jpeg(45KB)
----图 1：因果关系的类型.jpeg(71KB)
模块化、反事实推理、特征分离，「因果表示学习」的最新研究都在讲什么？.md
1909.10893 ：On the Estimation of Treatment Effect with Text Covariates.pdf
1812.03253：Counterfactuals uncover the modular.pdf
r475：Theoretical Impediments to Machine Learning With Seven.pdf