反事实处理效应的图解potential outcomes

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博客围绕反事实处理效应展开，以图解方式呈现相关内容，但具体效应细节及图解情况因内容缺失暂不明确。

Mr.Daozhi
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通过反事实行为结果解释强化学习智能体
步子哥的博客
07-18 655
强化学习(RL)是人工智能中一个重要的分支,它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。然而,由于强化学习智能体通常在大规模、随机性的环境中运作,并且往往使用深度学习模型,其决策过程变得复杂且难以解释。这就带来了一个重要问题:如何帮助人类理解强化学习智能体的决策过程?可解释强化学习(XRL)方法旨在阐明智能体的策略和决策过程。大多数XRL方法侧重于局部解释,试图解释智能体在特定状态下的行为原因。虽然这些解释有用且必要,但它们通常不能描述智能体所选择行动的结果。
强化学习中的反事实分析
AI天才研究院
04-02 1077
强化学习中的反事实分析 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 强化学习作为机器学习的一个重要分支,在近年来得到了广泛的关注和应用。强化学习的核心思想是通过与环境的交互,让智能体不断学习和优化策略,最终达到预期的目标。在这个过程中,智能体会根据当前的状态和反馈信号来调整自己的行为
学习笔记：Towards Counterfactual Image Manipulation via CLIP 基于CLIP的反事实图像处理研究
Qi__Xi的博客
10-04 1249
本文提出了一种新颖的文本引导图像处理框架CF-CLIP，可以在给定目标文本描述的情况下实现准确和高保真的反事实编辑；为了全面探索CLIP针对反事实概念的丰富语义信息，本文设计了一个对比损失CLIP-NCE，以基于预定义的CLIP空间方向从不同角度指导编辑；另外，作者还设计了一个简单而有效的文本嵌入映射模块（TEM），它允许在潜码优化期间显式利用CLIP嵌入，以促进准确的编辑。
扩散视觉反事实算法 DVC：对抗性鲁棒分类器 + 扩散模型，跨模态对比原始的 fundus 图 VS 生成的 OCT 图
Debroon
01-27 1590
问题: 如何生成视网膜底片和OCT图像的现实反事实图像？解法: 使用 扩散模型 结合 对抗性鲁棒分类器 生成。为什么使用扩散模型: 扩散模型能够生成高质量、现实感强的图像，适用于处理复杂的医学影像数据。为什么使用对抗性鲁棒分类器: 这些分类器通过对抗性攻击的训练，能产生与特定类别特征对齐的强大梯度，有助于引导扩散模型生成具有目标类别特征的图像。高质量图像生成: 扩散模型提供了生成逼真图像的能力。现实感强的视觉输出: 扩散模型在去除加入的噪声的过程中维持图像的现实感。疾病特征的准确描绘。
38、反事实推理的深度学习方法
ik6789012的博客
09-19 57
本文介绍了基于深度学习的反事实推理方法，重点探讨了使用生成对抗网络（GAN）和对抗变分自编码器-生成对抗网络（AVAE-GAN）进行个体处理效应（ITE）估计的技术。针对无未测量混杂因素的场景，提出了一般条件GAN框架，包含插补块和ITE块，用于生成反事实结果并估计处理效应；在存在未测量混杂因素的情况下，引入AVAE-GAN模型，通过解纠缠潜在变量来分离工具、风险和混杂因素，从而减轻混杂偏差。文章还给出了两种方法的架构、关键公式及适用场景对比，为复杂因果推断问题提供了有效的深度学习解决方案。
一种用于检测帕金森病患者起立异常的因果反事实图神经网络| 文献速递-大模型与多模态诊断阿尔茨海默症与帕金森疾病应用
weixin_38594676的博客
08-26 637
然而，这类方法的性能稳定性通常会被无关或虚假相关特征所削弱，这些特征掩盖了内在的因果特征。因此，我们提出了一种基于QSM的起立评估方法，使用因果图神经网络框架，并在该框架中开发并整合了反事实和去偏策略，以捕捉因果特征。去偏策略旨在抑制由采样偏差引起的虚假相关特征，包括一个重采样指导方案，用于选择稳定实例，以及一个因果不变性约束，以提高在各种干扰下的稳定性。(a, c) 最初，标记为 Y = 1 的样本中，“×Δ”的数量多于“×□”（2 > 1），这导致“Δ”与 Y = 1 之间出现意外的虚假相关性。
【MADRL】反事实多智能体策略梯度（COMA）算法
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
09-10 3682
反事实多智能体策略梯度法COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient) 是一种面向多智能体协作问题的强化学习算法，旨在通过减少策略梯度的方差，来提升去中心化智能体的学习效果。 COMA 算法最早由 DeepMind 团队提出，论文标题为 "Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients"，由 Jakob Foerster 等人于 2017 年在 AAAI 会议上发表。适用于局部观察、去中心化决策的多
反事实算法有望让人工智能在某种意义上具有思考的能力
slivegogo的博客
01-16 290
　　为庆祝世界逻辑日（World Logic Day），2022年1月14日晚19:00，校园文化品牌“喻家山哲学小屋”在腾讯会议平台举办专题学术沙龙活动，主题为“逻辑、哲学与智慧”。华中科技大学哲学学院副院长徐敏教授主持，参会人数130余人。 　　来自山东大学、四川大学、武汉大学、西北工业大学、山西大学、华中科技大学、思与修哲学研究所等高校、科研院所的学者做报告，主题涵盖逻辑理论、逻辑应用和逻辑教育。 　　山东大学苏庆辉主张，逻辑学家不只应当专注逻辑理论研究，更要注重逻辑的应用，并提出“逻辑工程学”框架。
潜在结果框架(Potential outcomes)与工具变量(Instrumental variable)介绍
Jie Qiao的专栏
03-09 1405
Potential outocomes framework 什么是potential outcome呢？考虑在医学中，X=0表示不吃药，X=1表示吃药，那么很显然，一个人是没有办法同时吃药与不吃药的，所以我们只能够观测到其中的一个结果，即Y(0)\displaystyle Y( 0)Y(0)或Y(1)\displaystyle Y( 1)Y(1)，而X只是用于选择观测的结果。 然而每个人对于吃药的结果是有可能不同的，比如有的人不管吃不吃都没法变好，有的人吃了就能恢复了，有的人吃了反而更难受了，还有的不管吃
因果推理（二）：潜在结果（Potential Outcomes）
weixin_43751558的博客
12-01 6095
1. 什么是潜在结果 潜在结果是指接受潜在治疗的个体的结果。 对于该个体，治疗的因果关系是个体接受治疗的潜在结果与未接受治疗的潜在结果之间的差异。 2. 因果推理的基本问题 数据缺失。 以药丸对头痛的治疗效果为例，因果关系为： Yi(1)−Yi(0)Y_i(1)-Y_i(0)Yi​(1)−Yi​(0) ， 其中，Yi(1)Y_i(1)Yi​(1)代表吃药的潜在结果，Yi(0)Y_i(0)Yi​(0)代表不吃药的潜在结果。但通常，对于特定的一个人，吃药时只能得到Yi(1)Y_i(1)Yi​(1)，不吃药时只能
39、反事实推理中的深度学习与强化学习
最新发布
ik6789012的博客
09-20 42
本文深入探讨了反事实推理中的深度学习方法与强化学习在因果推理中的应用。内容涵盖反事实生成模型的训练与参数估计、证据下界（ELBO）推导、柯尔莫哥洛夫方程与庞特里亚金最大值原理的数学基础，以及ITE块优化和随机梯度下降算法的实现。同时，介绍了强化学习的基本理论，包括马尔可夫决策过程、状态价值函数与策略，并展示了其在机器人、自动驾驶、金融和医疗等领域的应用案例。文章还分析了强化学习的发展趋势、面临挑战及解决方案，并提供了相关学习资源与练习题解答思路，为人工智能与因果推断的研究者提供系统性参考。
反事实推断
08-07
反事实推断的核心原理基于潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），由Donald Rubin提出。该框架假设每个个体在不同干预条件下都有一个潜在结果，但实际只能观察到其中一个结果（即实际发生的干预条件下的结果...
【有啥问啥】反事实推理（Counterfactual Reasoning）：探索未知与决策的桥梁
Chauvin的博客
08-29 5982
随着AI技术的不断发展，反事实推理的应用场景将更加广泛。它不仅有助于提高决策系统的智能化，还可以提升AI模型的透明度和可解释性。特别是在自动化决策系统、推荐系统和强化学习中，反事实推理为模型提供了更深层次的理解能力，从而更好地适应复杂的现实世界。总结来说，反事实推理是一个强大的工具，它让我们能够在面对不确定性时，基于假设条件推测潜在结果。尽管存在挑战，但其在AI和机器学习领域的潜力不可忽视。未来，反事实推理可能会在更多领域中发挥关键作用，帮助我们做出更加明智的决策。
反事实（counterfactual）简述
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qq_37030400的博客
02-04 1万+
1.定义 反事实counterfactual是对已有结果进行假设，再推理，估计其中一项影响因素的发生概率。 2.用处 近年来在机器学习中广泛应用，指代与因果分析相关的广泛性技术。 3.典型实例 1.已知 Alice 在工作中没有得到晋升，已知她是一名女性，已知我们可以观察到的关于她的情况和表现的一切事情，那么，如果 Alice 是男性，她的晋升概率又会如何？ 我们问这个问题，目的是在检测性别对结果有多大的影响。但是我们在这里，需要明确的一点就是，这是一个单独的公平性概念，不是整个模型的公平性。也就是说，我们
因果推断 - 反事实
lch的博客
04-19 8243
目录基础知识案例实战 版权：转载前请联系作者获得授权。 声明：部分内容出自因果关系之梯，已获得原作者授权。 参考书籍：《The Book of Why》——Judea Pearl 基础知识 定义：对于包含外生变量UUU和内生变量XXX和YYY的SCM，形如YX=x(U=u)=yY_{X=x}(U=u)=yYX=x​(U=u)=y表示“在U=uU=uU=u的情况下，如果X=xX=xX=x，则Y=yY=yY=y”。其中，YX=x(U=u)=yY_{X=x}(U=u)=yYX=x​(U=u)=y可以简写为Yx(
因果推断知识点总结
羊城迷鹿的博客
04-12 8682
因果关系 从与相关关系对比的角度来看， 因果关系严格区分了“原因”变量和“结果” 变量，在揭示事物发生机制和指导干预行为等方面有相关关系不能替代的重要作用。现有因果关系的研究集中在因果推断及因果性学习两个方面。 因果推断VS因果性学习 因果推断的目标是发现变量/事物背后的因果关系。随机控制实验是发现因果关系的传统方法。由于实验技术局限和实验耗费代价巨大等原因，越来越多的因果推断领域学者希望通过观察数据推断变量之间的因果关系，已成为当前因果推断领域的研究热点。在基于观察数据的因果推断领域研究方面的代表性进展包
因果推断与反事实预测——利用DML进行价格弹性计算（二十四）
素质云笔记
01-04 9767
文章目录1 导言1.1 价格需求弹性介绍1.2 由盒马反事实预测论文开始1.3 DML - 价格弹性预测推理步骤2 案例详解2.1 数据清理2.2 [v1版]求解价格弹性：OLS回归2.3 [v2版]求解价格弹性：Poisson回归+多元岭回归2.4 [v3版]求解价格弹性：DML2.4.1 DML数据准备 + 建模 + 求残差2.4.2 三块模型对比2.4.3 稳健性评估 1 导言 1.1 价格需求弹性介绍 经济学课程里谈到价格需求弹性，描述需求数量随商品价格的变动而变化的弹性。价格一般不直接影响需求，
第一讲:反事实因果分析框架(1)
统计学+代码
07-24 6926
1.因果关系的定义？ 举个栗子: 背景:小明是个土财主,有一天他打了佣人一棍子,第二天佣人死了。 问题:打的那棍子是造成佣人死亡的原因么？    在因果推断中,是否打人是处理变量，是否死亡是响应变量，影响我们判断的乱七八糟的其他因素是混淆变量。     如果我们认为小明打人是致死的原因的话,其实我们本质上是做了这样一个假设的:如果当时小明不打他,他就不会死！     这就引入了我们的第一个概念–反事实 事实状态:我们自己可以看到,经历了的状态； 反事实状态:处理变量取值为"现实生活中没有发生"的状态下
Casual inference 综述框架
Celeste小天地
09-08 1781
因果推断的基础知识和常见模型
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