arXiv ID:
2605.10651
arXiv 提交日期: 2026-05-11
存在隐变量条件下因果结构学习的递归分解框架 / A Recursive Decomposition Framework for Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为DiCoLa的递归分解方法,将高维因果发现任务拆解为多个小规模子问题,再通过重构步骤恢复全局因果结构,从而在存在未观测的隐变量时,仍能高效且准确地完成因果结构学习。