【AI Drive】CVPR 2021 | CausalVAE：引入因果结构的解耦表征学习
本期为3月25日（周四）19点线上分享的内容回顾。
AI Drive邀请伦敦大学学院计算机系博士生-杨梦月，为大家带来“CausalVAE：引入因果结构的解耦表征学习”主题演讲。主要介绍了解耦表征学习的方法基础上证明了采用该方法得到的解耦出的概念表征的可识别性。CausalVAE在两组合成数据（钟摆，水流）以及人脸数据CelebA上共测试了四组不同因果类型的解耦效果。实验证明，该方法不仅可以分辨出概念表征，并能发现近似正确的因果结构图。
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