arXiv stat.ML· Christophe Muller, Ayub Kharel, Alex Luedtke, Chan Park, Eric Tchetgen Tchetgen, Juan L. Gamella, Rahul Krishnan, Ricardo Silva, Jakob Zeitler·· 5 小时前AI 评分18
ProximalFM：隐藏混杂下的摊销近端因果推断
ProximalFM: Amortized Proximal Causal Inference under Hidden Confounding
AI 导读
针对隐藏混杂下近端因果推断需求解病态积分方程、对数据量和超参数敏感的问题，研究者提出 ProximalFM，用 prior-data fitted networks（PFNs）将贝叶斯算子反演摊销为单次 Transformer 前向传播，直接建模 CATE 的贝叶斯后验分布。
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