causal专题

颠覆多跳事实验证！Causal Walk 前门调整技术引领去偏新纪元

Causal Walk: Debiasing Multi-Hop Fact Verifcation with Front-Door Adjustment 论文地址： Causal Walk: Debiasing Multi-Hop Fact Verification with Front-Door Adjustment| Proceedings of the AAAI Conference

Causal Effect Identification in Uncertain Causal Networks

我们采用以下六个分类标准为：数据模态：观察数据：这类数据是在没有研究人员任何干预的情况下收集的。它通常很容易获得，但由于潜在的混杂变量而带来挑战。例如，在流行病学中，由于实验的伦理限制，观察性研究很常见。参考文献[6]讨论了观察性研究中因果效应的识别和估计。实验数据：这是因果推理的黄金标准，因为它涉及随机对照试验（RCT），研究人员在其中操纵治疗变量。RCT旨在最大限度地减少偏差，为因

Failed to build causal-conv1d -- 离线安装

Building wheels for collected packages: causal-conv1d Building wheel for causal-conv1d (setup.py) … error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py bdist_wheel did not run successfully

事件知识图谱 - EventKGE_Event knowledge graph embedding with event causal transfer

EventKGE: Event knowledge graph embedding with event causal transfer 作者：Daiyi Li（南航）来源：2023 Knowledge-Based Systems（中科院一区，影响因子8.8）论文：[ScienceDirect] 代码：[暂无] 引用数：2 参考：[] 关键词：事件因果转移、事件知识图谱数据集

mamba_ssm和causal-conv1d安装教程

一、前言最近爆火的mamba模型，号称是可以取代transformer模型的存在，这个能不能取代，时间会告诉我们的。由于mamba模型比较新，所以在安装其环境的时候，还是有点麻烦的。mamba_ssm和causal-conv1d这两个包似乎不能在windows下安装，但是我没有尝试过（github也没有windows系统的离线包），看到其他博主这样说的，身边能有linux的还是在linux下安

理解keras的CNN中padding='causal'

This is a great concise explanation about what is “causal” padding: One thing that Conv1D does allow us to specify is padding=“causal”. This simply pads the layer’s input with zeros in the front so

运行Mamba项目时无法直接用pip install安装causal_conv1d和mamba_ssm

运行Mamba项目时无法直接用pip install安装causal_conv1d和mamba_ssm 问题描述我想运行一下Mamba但是他有依赖包causal_conv1d，直接用pip install causal_conv1d命令安装会出错，然后我将causal_conv1d项目下载下来用python setup.py install也不可以解决方法我参考了这个issue $

因果学习篇(2)-Causal Attention for Vision-Language Tasks（文献阅读）

Causal Attention for Vision-Language Tasks 引言这篇论文是南洋理工大学和澳大利亚莫纳什大学联合发表自2021年的CVPR顶会上的一篇文献，在当前流行的注意力机制中增加了因果推理算法，提出了一种新的注意力机制：因果注意力(CATT)，使用因果推断中的“前门准则”解决训练数据中存在的虚假相关性，刨析了注意力机制在推理过程中的因果原理，在提高模型性能的

解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -＞直接使用Mamba基础环境docker镜像

介绍 Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 论文：https://arxiv.org/abs/2312.00752 Code：https://github.com/state-spaces/mamba 目前 5.3k Star 主要是为了解决pip install causal_conv1d 和m

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第4章线性回归的不合理有效性

《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》因果推断啃书系列第1章因果推断导论第2章随机实验与统计学回顾第3章图形化因果模型第4章线性回归的不合理有效性第5章倾向分第6章效果异质性第7章元学习器第8章双重差分

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第6章效果异质性

《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》因果推断啃书系列第1章因果推断导论第2章随机实验与统计学回顾第3章图形化因果模型第4章线性回归的不合理有效性第5章倾向分第6章效果异质性第7章元学习器第8章双重差分

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第5章倾向得分

《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》因果推断啃书系列第1章因果推断导论第2章随机实验与统计学回顾第3章图形化因果模型第4章线性回归的不合理有效性第5章倾向分第6章效果异质性第7章元学习器第8章双重差分

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第8章双重差分

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Causal Attention论文详解

1. 背景介绍 Causal Attention论文是一篇因果推断(causal inference)和注意力(attention)结合的一篇文章，主要用在视觉和文本结合的领域，如VQA(Visual Question Answering)视觉问答。 VQA(Visual Question Answering)视觉问答的一个基本流程如下，对输入图进行self-attn编程得到K和V的向量，从文

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第3章图形因果模型

《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》因果推断啃书系列第1章因果推断导论第2章随机实验与统计学回顾第3章图形化因果模型第4章线性回归的不合理有效性第5章倾向分持续更新中：第6章效果异质性第7章元学习第8章双差分法

（IJCAI-17）Transfer learning in multi-armed bandits: A causal approach

transformers-Causal lanuage modeling

https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/tasks/language_modelinghttps://huggingface.co/docs/transformers/main/en/tasks/language_modelingcausal lanuage model常用于文本生成。预测token系列中的下一个toekn，并且model只

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第2章随机实验与统计学回顾

《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》因果推断啃书系列第1章因果推断导论第2章随机实验与统计学回顾第3章图形化因果模型持续更新中：第4章线性回归的不合理有效性第5章倾向分第6章效果异质性第7章元学习第8章双差分法

BAAI 2020 北京智源大会 | 林伟 | Instrumental Variables for Multiple Causal Inference: Old and New

Instrumental Variables for Multiple Causal Inference: Old and New 回放地址报告内容概述主要内容回放地址林伟-Instrumental Variables for Multiple Causal Inference: Old and New 报告内容概述林伟研究员(北京大学研究员，智源学者)在本次t

$因果论（四）——Rubin causal Model(RCM，潜在结果框架)和随机化试验$

因果论（四）——Rubin causal Model(RCM，潜在结果框架)和随机化试验

一、RCM和因果图 RCM和因果图是等价的，但是RCM更加准确，因果图更加直观。二、RCM基本概念潜在结果指的是一个个体如果接受了某种处理会怎样，也就是指如果取某种值时（比如1或者0）对应结果取值会如何。我们用表示个体i的处理，表示个体i的所能观测到的结果变量，表示个体i的潜在结果（假设对个体的处理只有0或1两种，更多处理时可以进行扩展为多种）。个体因果效应：显然这个

$因果论（五）——Structural Causal Model（SCM 结构因果模型、函数模型和图模型）$