CausalVAE

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CausalVAE由Mengyue Yang提出，旨在利用神经结构因果模型（SCM）实现解纠缠的表征学习。研究目标包括学习解纠缠的因果表示、执行do操作和反事实推理，并自动学习因果图。方法包括将独立的外生因素转化为因果表示，使用SCM层确保子节点仅与父节点相关，以及建立概率生成模型。学习策略涉及优化证据下界以逼近真实分布，并学习因果结构。实验结果显示了模型的有效性。

题目：CausalVAE: Disentangled Representation Learning via Neural Structural Causal Models（通过结构因果模型实现接纠缠表征学习）
作者：Mengyue Yang

一、研究动机
1.目标概念往往是有因果关联的
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二、研究目标
1.习得解纠缠表征
2.实现do操作（干预）和反事实
3.自动习得因果图

三、技术方法
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1.通过VAE实现因果解纠缠
（1）Transforming Independent Exogenous Factors into Causal Representations（将独立的外生因素转变为因果表征）
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例如：z1→z3
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（2）Structural Causal Model Layer（即图中mask层，使子节点只与父节点有关）
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可根据（公式1）改写为：
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这一部分也让do操作成为可能，因为第一层的zi可把影响传递至第二层。

（3）A Probabilistic Generative Model for Causal-VAE
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2.学习策略
（1）优化置信下界
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优化置信下限，令学习到的分布去靠近真正分布。
（2）学习因果结构
保证习得的知识接近标签u
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保证知识可以传递至子节点
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保证A为有向无环图（用了别的论文中方法）
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总损失
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四、实验结果
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CausalVAE: Disentangled Representation Learningvia Neural Structural Causal Models
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CausalVAE: Disentangled Representation Learning via Neural Structural Causal Models
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