在因果关系中，估计治疗的效果而不会混淆推断仍然是一个主要问题，因为需要在没有治疗的情况下评估两种情况的结果。无法同时观察它们，潜在结果的估计仍然是一个具有挑战性的任务。我们提出了一种创新的方法，其中问题是作为缺失的数据模型重新重新制作。目的是估计\ emph {因果群体}的隐藏分布，定义为治疗和结果的函数。通过先前取决于处理和结果信息的原因自动编码器（CAE），使潜在空间与目标群体的概率分布增强。在减少到潜伏空间之后重建该特征，并由在网络的中间层中引入的掩模约束，其中包含治疗和结果信息。

Although understanding and characterizing causal effects have become essential in observational studies, it is challenging when the confounders are high-dimensional. In this article, we develop a general framework $\textit{CausalEGM}$ for estimating causal effects by encoding generative modeling, which can be applied in both binary and continuous treatment settings. Under the potential outcome framework with unconfoundedness, we establish a bidirectional transformation between the high-dimensional confounders space and a low-dimensional latent space where the density is known (e.g., multivariate normal distribution). Through this, CausalEGM simultaneously decouples the dependencies of confounders on both treatment and outcome and maps the confounders to the low-dimensional latent space. By conditioning on the low-dimensional latent features, CausalEGM can estimate the causal effect for each individual or the average causal effect within a population. Our theoretical analysis shows that the excess risk for CausalEGM can be bounded through empirical process theory. Under an assumption on encoder-decoder networks, the consistency of the estimate can be guaranteed. In a series of experiments, CausalEGM demonstrates superior performance over existing methods for both binary and continuous treatments. Specifically, we find CausalEGM to be substantially more powerful than competing methods in the presence of large sample sizes and high dimensional confounders. The software of CausalEGM is freely available at https://github.com/SUwonglab/CausalEGM.

Learning individual-level causal effects from observational data, such as inferring the most effective medication for a specific patient, is a problem of growing importance for policy makers. The most important aspect of inferring causal effects from observational data is the handling of confounders, factors that affect both an intervention and its outcome. A carefully designed observational study attempts to measure all important confounders. However, even if one does not have direct access to all confounders, there may exist noisy and uncertain measurement of proxies for confounders. We build on recent advances in latent variable modeling to simultaneously estimate the unknown latent space summarizing the confounders and the causal effect. Our method is based on Variational Autoencoders (VAE) which follow the causal structure of inference with proxies. We show our method is significantly more robust than existing methods, and matches the state-of-the-art on previous benchmarks focused on individual treatment effects.

因果推断能够估计治疗效果（即，治疗结果的因果效果），使各个领域的决策受益。本研究中的一个基本挑战是观察数据的治疗偏见。为了提高对因果推断的观察研究的有效性，基于代表的方法作为最先进的方法表明了治疗效果估计的卓越性能。基于大多数基于表示的方法假设所有观察到的协变量都是预处理的（即，不受治疗影响的影响），并学习这些观察到的协变量的平衡表示，以估算治疗效果。不幸的是，这种假设往往在实践中往往是太严格的要求，因为一些协调因子是通过对治疗的干预进行改变（即，后治疗）来改变。相比之下，从不变的协变量中学到的平衡表示因此偏置治疗效果估计。

大型观察数据越来越多地提供健康，经济和社会科学等学科，研究人员对因果问题而不是预测感兴趣。在本文中，从旨在调查参与学校膳食计划对健康指标的实证研究，研究了使用非参数回归的方法估算异质治疗效果的问题。首先，我们介绍了与观察或非完全随机数据进行因果推断相关的设置和相关的问题，以及如何在统计学习工具的帮助下解决这些问题。然后，我们审查并制定现有最先进的框架的统一分类，允许通过非参数回归模型来估算单个治疗效果。在介绍模型选择问题的简要概述后，我们说明了一些关于三种不同模拟研究的方法的性能。我们通过展示一些关于学校膳食计划数据的实证分析的一些方法的使用来结束。

在广泛的任务中，在包括医疗处理，广告和营销和政策制定的发​​展中，对观测数据进行因果推断非常有用。使用观察数据进行因果推断有两种重大挑战：治疗分配异质性（\ Texit {IE}，治疗和未经处理的群体之间的差异），并且没有反事实数据（\ TEXTIT {IE}，不知道是什么已经发生了，如果确实得到治疗的人，反而尚未得到治疗）。通过组合结构化推论和有针对性的学习来解决这两个挑战。在结构方面，我们将联合分布分解为风险，混淆，仪器和杂项因素，以及在目标学习方面，我们应用来自影响曲线的规则器，以减少残余偏差。进行了一项消融研究，对基准数据集进行评估表明，TVAE具有竞争力和最先进的艺术表现。

训练因果效果变分性自身摩托（CEVAE）以预测给定的观察治疗数据的结果，而使用重要性采样均匀的处理分布训练均匀治疗变分性自身培训（UTVAE）。在本文中，我们表明，通过减轻训练训练以测试时间发生的分布换档，使用对观察治疗分布的均匀处理导致更好的因果化推断。我们还探讨了统一和观察治疗分布的组合，推断和生成网络培训目标，以找到更好的培训程序，用于推断治疗效果。实验，我们发现所提出的Utvae在综合效应误差估计比Sycleiny和IHDP数据集上的CEVAE估计的估计是更好的绝对平均处理效果误差和精度。

因果推论在电子商务和精确医学等各个领域都有广泛的应用，其性能在很大程度上取决于对个体治疗效果（ITE）的准确估计。通常，通过在其各个样品空间中分别对处理和控制响应函数进行建模来预测ITE。但是，这种方法通常会在实践中遇到两个问题，即治疗偏见引起的治疗组和对照组之间的分布分布以及其人口规模的显着样本失衡。本文提出了深层的整个空间跨网络（DESCN），以从端到端的角度进行建模治疗效果。 DESCN通过多任务学习方式捕获了治疗倾向，反应和隐藏治疗效果的综合信息。我们的方法共同学习了整个样品空间中的治疗和反应功能，以避免治疗偏见，并采用中间伪治疗效应预测网络来减轻样品失衡。从电子商务凭证分销业务的合成数据集和大规模生产数据集进行了广泛的实验。结果表明，DESCN可以成功提高ITE估计的准确性并提高提升排名的性能。发布生产数据集和源代码的样本是为了促进社区的未来研究，据我们所知，这是首个大型公共偏见的因果推理数据集。

因果关系的概念在人类认知中起着重要作用。在过去的几十年中，在许多领域（例如计算机科学，医学，经济学和教育）中，因果推论已经得到很好的发展。随着深度学习技术的发展，它越来越多地用于针对反事实数据的因果推断。通常，深层因果模型将协变量的特征映射到表示空间，然后设计各种客观优化函数，以根据不同的优化方法公正地估算反事实数据。本文重点介绍了深层因果模型的调查，其核心贡献如下：1）我们在多种疗法和连续剂量治疗下提供相关指标； 2）我们从时间开发和方法分类的角度综合了深层因果模型的全面概述； 3）我们协助有关相关数据集和源代码的详细且全面的分类和分析。

为目标疾病开发新药物是一项耗时且昂贵的任务，药物重新利用已成为药物开发领域的流行话题。随着许多健康索赔数据可用，已经对数据进行了许多研究。现实世界的数据嘈杂，稀疏，并且具有许多混杂因素。此外，许多研究表明，药物的作用在人群中是异质的。近年来已经出现了许多有关估计异构治疗效果（HTE）（HTE）的高级机器学习模型，并已应用于计量经济学和机器学习社区。这些研究将医学和药物开发视为主要应用领域，但是从HTE方法论到药物开发的转化研究有限。我们旨在将HTE方法介绍到医疗保健领域，并在通过基准实验进行医疗保健行政索赔数据进行基准实验时提供可行性考虑。另外，我们希望使用基准实验来展示如何将模型应用于医疗保健研究时如何解释和评估模型。通过将最近的HTE技术引入生物医学信息学社区的广泛读者，我们希望通过机器学习促进广泛采用因果推断。我们还希望提供HTE具有个性化药物有效性的可行性。

This invited review discusses causal learning in the context of robotic intelligence. The paper introduced the psychological findings on causal learning in human cognition, then it introduced the traditional statistical solutions on causal discovery and causal inference. The paper reviewed recent deep causal learning algorithms with a focus on their architectures and the benefits of using deep nets and discussed the gap between deep causal learning and the needs of robotic intelligence.

绘制因果推断的基本挑战是，任何单位都没有完全观察到反事实。此外，在观察性研究中，治疗分配可能会混淆。在不满足的条件下，已经出现了许多统计方法，这些方法在给定预处理的协变量下，包括基于倾向得分的方法，基于预后分数的方法和双重稳健方法。不幸的是，对于应用研究人员而言，没有“一定大小的”因果方法可以在普遍上表现出色。实际上，因果方法主要根据手工制作的模拟数据进行定量评估。这样的数据产生程序可能具有有限的价值，因为它们通常是现实的风格化模型。它们被简化为障碍性，缺乏现实世界数据的复杂性。对于应用研究人员，了解方法对手头数据的表现效果很好至关重要。我们的工作介绍了基于生成模型的深层框架，以验证因果推理方法。该框架的新颖性源于其产生锚定在观察到的样品的经验分布上的合成数据的能力，因此与后者几乎没有区别。该方法使用户可以为因果效应的形式和幅度指定地面真理，并将偏见作为协变量的功能。因此，模拟数据集用于评估与观察到的样本相似的数据时，各种因果估计方法的潜在性能。我们证明了Credence在广泛的仿真研究中准确评估因果估计技术的相对性能以及来自Lalonde和Project Star研究的两个现实世界数据应用的能力。

因果推断是在采用干预时估计因果关系中的因果效应。确切地说，在具有二进制干预措施的因果模型中，即控制和治疗，因果效应仅仅是事实和反事实之间的差异。困难是必须估算反事实，因此因果效应只能是估计。估计反事实的主要挑战是确定影响结果和治疗的混杂因素。一种典型的方法是将因果推论作为监督学习问题，因此可以预测反事实。包括线性回归和深度学习模型，最近的机器学习方法已适应因果推断。在本文中，我们提出了一种通过使用变分信息瓶颈（CEVIB）来估计因果效应的方法。有希望的点是，VIB能够自然地将变量从数据中蒸馏出来，从而可以通过使用观察数据来估计因果效应。我们通过将CEVIB应用于三个数据集，表明我们的方法实现了最佳性能，将其应用于其他方法。我们还实验表明了我们方法的鲁棒性。

在存在未衡量的混杂因素的情况下，我们解决了数据融合的治疗效应估计问题，即在不同的治疗分配机制下收集的多个数据集。例如，营销人员可以在不同时间/地点为相同产品分配不同的广告策略。为了处理由未衡量的混杂因素和数据融合引起的偏见，我们建议将观察数据分为多组（每个组具有独立治疗分配机制），然后将组指标显式地模拟为潜在的组仪器变量（LATGIV），将其模拟为实施基于IV的回归。在本文中，我们概念化了这种思想，并开发了一个统一的框架，以（1）估计跨群体观察到的变量的分布差异； （2）对不同治疗分配机制的LATGIV模型； （3）插入latgivs以估计治疗响应函数。经验结果证明了与最新方法相比，LATGIV的优势。

因果推理中的一个重要问题是分解治疗结果对不同因果途径的总效果，并量化每种途径中的因果效果。例如，在因果公平中，作为男性雇员的总效果（即治疗）构成了对年收入（即，结果）的直接影响，并通过员工的职业（即调解人）和间接效应。因果调解分析（CMA）是一个正式的统计框架，用于揭示这种潜在的因果机制。 CMA在观察研究中的一个主要挑战正在处理混淆，导致治疗，调解员和结果之间导致虚假因果关系的变量。常规方法假设暗示可以测量所有混血器的顺序忽略性，这在实践中通常是不可核法的。这项工作旨在规避严格的顺序忽略性假设，并考虑隐藏的混杂。借鉴代理策略和深度学习的最新进展，我们建议同时揭示特征隐藏混杂物的潜在变量，并估计因果效应。使用合成和半合成数据集的经验评估验证了所提出的方法的有效性。我们进一步展示了我们对因果公平分析的方法的潜力。

由于选择偏差，观察数据估算平均治疗效果（ATE）是有挑战性的。现有作品主要以两种方式应对这一挑战。一些研究人员建议构建满足正交条件的分数函数，该函数确保已建立的估计量“正交”更加健壮。其他人探索表示模型，以实现治疗组和受控群体之间的平衡表示。但是，现有研究未能进行1）在表示空间中歧视受控单元以避免过度平衡的问题； 2）充分利用“正交信息”。在本文中，我们提出了一个基于最新协变量平衡表示方法和正交机器学习理论的中等平衡的表示学习（MBRL）框架。该框架可保护表示形式免于通过多任务学习过度平衡。同时，MBRL将噪声正交性信息纳入培训和验证阶段，以实现更好的ATE估计。与现有的最新方法相比，基准和模拟数据集的全面实验表明，我们方法对治疗效应估计的优越性和鲁棒性。

估算观察数据（个人 - 或人口层面）的因果效应对于制作许多类型的决策至关重要。解决此任务的一种方法是学习数据潜在因素的分解表示;当有混淆因素时（影响原因和效果），这变得明显更具挑战性。在本文中，我们采取了一种生成的方法，在变分自动编码器的最近进步上建立了同时学习这些潜在因素以及因果效应。我们提出了一种渐进模型序列，每个模型序列都改善了前一个，最终在混合模型中。我们的经验结果表明，所有三种拟议模型的性能优于最先进的判别以及文献中的其他生成方法。

传统的因果推理方法利用观察性研究数据来估计潜在治疗的观察到的差异和未观察到的结果，称为条件平均治疗效果（CATE）。然而，凯特就对应于仅第一刻的比较，因此可能不足以反映治疗效果的全部情况。作为替代方案，估计全部潜在结果分布可以提供更多的见解。但是，估计治疗效果的现有方法潜在的结果分布通常对这些分布施加限制性或简单的假设。在这里，我们提出了合作因果网络（CCN），这是一种新颖的方法，它通过学习全部潜在结果分布而超出了CATE的估计。通过CCN框架估算结果分布不需要对基础数据生成过程的限制性假设。此外，CCN促进了每种可能处理的效用的估计，并允许通过效用函数进行特定的特定变异。 CCN不仅将结果估计扩展到传统的风险差异之外，而且还可以通过定义灵活的比较来实现更全面的决策过程。根据因果文献中通常做出的假设，我们表明CCN学习了渐近捕获真正潜在结果分布的分布。此外，我们提出了一种调整方法，该方法在经验上可以有效地减轻观察数据中治疗组之间的样本失衡。最后，我们评估了CCN在多个合成和半合成实验中的性能。我们证明，与现有的贝叶斯和深层生成方法相比，CCN学会了改进的分布估计值，以及对各种效用功能的改进决策。

Estimating treatment effects from observational data is a central problem in causal inference. Methods to solve this problem exploit inductive biases and heuristics from causal inference to design multi-head neural network architectures and regularizers. In this work, we propose to use neurosymbolic program synthesis, a data-efficient, and interpretable technique, to solve the treatment effect estimation problem. We theoretically show that neurosymbolic programming can solve the treatment effect estimation problem. By designing a Domain Specific Language (DSL) for treatment effect estimation problem based on the inductive biases used in literature, we argue that neurosymbolic programming is a better alternative to treatment effect estimation than traditional methods. Our empirical study reveals that our method, which implicitly encodes inductive biases in a DSL, achieves better performance on benchmark datasets than the state-of-the-art methods.

Observational studies are rising in importance due to the widespread accumulation of data in fields such as healthcare, education, employment and ecology. We consider the task of answering counterfactual questions such as, "Would this patient have lower blood sugar had she received a different medication?". We propose a new algorithmic framework for counterfactual inference which brings together ideas from domain adaptation and representation learning. In addition to a theoretical justification, we perform an empirical comparison with previous approaches to causal inference from observational data. Our deep learning algorithm significantly outperforms the previous state-of-the-art.