含隐混杂与有向环的可微结构学习
原文标题：Differentiable Structure Learning for Cyclic Linear Gaussian Models with Latent Confounders
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论文研究存在有向环与未知数量外生隐混杂（有上界）的线性高斯结构因果模型中的因果结构学习。作者推导观测变量协方差，提出边际准等价概念，并将结构学习表述为带对数复杂度惩罚的高斯负对数似然最小化。通过 Bernoulli 门参数化边与候选隐变量，得到闭式可微复杂度惩罚，实验显示恢复误差低于既有方法。
- 问题
- 存在有向环与未知数量外生隐混杂时，线性高斯因果结构难以学习。
- 方法
- 推导观测协方差并提出边际准等价，用Bernoulli门参数化边与候选隐变量，得到闭式可微复杂度惩罚。
- 结果
- 实验恢复误差低于既有方法。
- 影响
- 为含环与隐混杂的真实因果发现提供可微优化方案，扩展了可处理的模型类。
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