直播 | CVPR 2021论文解读：引入因果结构的解耦表征学习

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本期 AI Drive，我们邀请到伦敦大学学院计算机系博士生杨梦月，为大家在线解读其发表于 CVPR 2021 的最新工作 CausalVAE：引入因果结构的解耦表征学习。对本期主题感兴趣的小伙伴，3 月 25 日（周四）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。

直播信息

CVPR 2021 的工作 CausalVAE 提出基于因果结构模型的解耦表征学习方法。该方法挑战了传统解耦任务的独立性假设，第一次采用因果结构描述物理世界的概念关系的方式作为解耦表征的依据。本文在设计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。

论文标题：

CausalVAE: Disentangled Representation Learning via Neural Structural Causal Models

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2004.08697

本次分享的具体内容有：

解耦表征学习任务介绍
CausalVAE 方法介绍
论文实验结果分析
应用场景及未来展望

嘉宾介绍

杨梦月 / 伦敦大学学院博士生

杨梦月，伦敦大学学院计算机系博士一年级，导师为汪军教授，曾在 WWW/CVPR 上发表一作论文。研究方向：因果推断，表征学习，强化学习。

直播地址 & 交流群

本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行，扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后，嘉宾还将在直播交流群内实时 QA，在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「AI Drive」，即可获取入群通道。

B 站直播间：

https://live.bilibili.com/14884511

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