Learning Neural Causal Models from Unknown Interventions

Este trabalho explora métodos para que modelos neurais aprendam relações de causa e efeito, mesmo em cenários onde as intervenções que geram dados são desconhecidas. A pesquisa visa aprimorar a capacidade da inteligência artificial de inferir causalidade a partir de dados complexos.