Learning Neural Causal Models from Unknown Interventions

Ce travail explore des méthodes permettant aux modèles neuronaux d'apprendre des relations de cause à effet, même lorsque les interventions générant les données sont inconnues. La recherche vise à améliorer la capacité de l'intelligence artificielle à inférer la causalité à partir de données complexes.