title: Development of deep neural network architecture for Causal Inference
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Семенов Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Semenov Aleksandr Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гусев Кирилл Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gusev Kirill Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Григорьев Дмитрий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grigorev Dmitrij Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086875
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46287
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе решается задача аппроксимации Структурной Причинной Модели для ответа на все три типа вопросов причинно-следственного вывода методами глубокого обучения. Предложена модель, основанная на непрерывных нормализующих потоках, обученных с помощью "Flow matching", показывающая лучшее качество на синтетических данных по сравнению с предыдущими решениями.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper solves the problem of approximating the Structural Causal Model to answer all three types of causal inference questions via deep learning methods. A model based on continuous normalizing flows trained with “Flow matching” is proposed, showing better performance on synthetic data compared to previous solutions.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Причинно-следственный вывод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: причинно-следственная связь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: непрерывные нормализующие потоки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Causal Inference
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: causality
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: continuous normalizing flows
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: flow matching
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of deep neural network architecture for Causal Inference
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка архитектуры глубокой нейронной сети для поддержки причинно-следственного вывода
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: gusev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46287/2/gusev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 311,25 kB
resources.filename: reviewSV_st086875_Gusev_Kirill_Igorevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46287/3/reviewSV_st086875_Gusev_Kirill_Igorevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,67 kB