从多模态生物观察中学习的因果表示

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文章研究如何从多模态生物学观测数据中进行因果表示学习。文章指出，目前的机器学习模型在分析这些数据时缺乏可解释性和理论保证。作者提出了一种灵活的非参数模型，允许在不同模态之间存在因果关系，并通过理论分析证明了对潜在因果变量的识别能力。通过实验，展示了该方法在数值、合成数据以及真实数据（如人类表型数据）上的有效性，发现的因果关系与医学研究一致。这一框架对多模态数据的分析和生物系统机制的理解具有重要意义，尽管仍面临一些实际限制，如需要预知每个模态中的潜在变量数量。 1 多模态生物学数据的因果学习表示框架 两个假设：     非参数潜在分布假设 ：通过允许潜在因果变量的分布非参数化建模，避免了传统方法中对分布形式的严格限制，增强了模型的灵活性和适用性。     稀疏因果关系假设 ：引 ………………………………