【剑桥大学博士论文】可识别的因果表示学习：无监督、多视图和多环境

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本论文将因果关系与表示学习的思想结合在一起。因果模型通过描述每个变量受其直接原因影响的机制，提供了对复杂系统的丰富描述 。因果模型支持对系统部分进行操作的推理，捕捉各种干预分布，从而有望解决人工智能（AI）的一些开放性挑战，如规划、在变化环境中的知识迁移或对分布变化的鲁棒性。然而，因果模型在AI中更广泛应用的一个关键障碍是需要预先指定相关变量，而这通常不适用于现代AI系统处理的高维、非结构化数据。同时，机器学习（ML）在自动提取此类复杂数据的有用和紧凑表示方面非常成功。因果表示学习（CRL）旨在通过学习具有因果模型语义的潜变量表示，结合ML和因果关系的核心优势。 在本论文中，我们研究并提出了不同CRL设置的新结果 。一个核心主题是可识别性的问题：给定无限数据，何时保证满足相同学习目标 ………………………………