研究
我是普渡大学爱尔摩家庭电气与计算机工程学院、计算机科学系（礼貌）和统计系（礼貌地）的助理教授。我目前的研究重点是开发基本的因果推理和因果发现算法，以及如何将它们集成到因果机器学习解决方案中。
新闻
新增！我们的论文“用于高维因果推理的深层因果生成模型的模块化学习”在ICML'24上被接受。预打印在这里.
新增！我们的论文《仪器变量测试和部分识别的条件公共熵》在ICML'24上被接受。即将进行预打印。
新增！我们题为“因果发现的自适应在线实验设计”的论文在ICML'24上被接受。即将进行预打印。
新增！我们的实验室收到了NSF小额拨款从不同的数据中发现因果结构！
新增！我们的实验室获得了来自谷歌的Gemma学术计划GCP学分奖！
新增！我们的实验室收到了亚马逊研究奖在AI中，针对因果异常检测的信息安全！
新增！ICLR’24接受了我们题为“研究可逆潜在因果模型的领域反事实特征”的论文在这里.
新增！我们的论文《具有小条件集的因果图的刻画和学习》在NeurIPS’23上被接受在这里.
新增！我们题为“有限图知识下超越马尔可夫等价的前门调整”的论文在NeurIPS’23上被接受在这里.
新增！我们的论文《结构因果匪徒与未观察到的混淆者的近似分配匹配》在NeurIPS’23上被接受在这里.
新增！我们的论文“半静态时间序列中的因果发现”在NeurIPS’23上被接受在这里.
我们的论文“通过因果结构高效地发现不变量预测器”在UAI'23上被接受在这里.
我们的论文“弱混淆下的近似因果关系识别”被ICML'23所接受在这里.
我是《熵》专刊《因果推断和发现的信息论方法》的客座编辑在这里。请提交您的论文！
我们的实验室收到了杰出青年教授奖!
AISTATS’23接受了我们题为“超越多数化障碍的最小熵耦合近似保证”的论文在这里.
我们的论文“通过因果发现对微服务中的故障进行根本原因分析”在NeurIPS’22大会上被接受在这里.
我们的论文《熵因果推断：图形可识别性》在ICML'22上被接受。即将进行预打印。
我们的实验室收到了Adobe数据科学研究奖用于项目用于根本原因分析的原因发现.
我们正在组织AAAI因果推断和发现的信息理论方法研讨会！在因果推理/发现、信息论和机器学习的交叉点提交论文。请参阅研讨会网站有关更多详细信息和提交说明。
我们的论文“熵因果推理：树和完全图的可识别性”在ICML-21严格、负责和可靠机器学习的信息理论方法研讨会上被接受-国际贸易术语3.
我们题为“条件独立数据生成”的论文在UAI'21上被接受，预印本可用在这里.
我将在21年秋季教授一门关于因果关系的研究课程，名为概率因果推理。它向任何具有概率论背景的人开放。如果你在普渡大学并且有兴趣参加，请联系我。请参阅课程网站和教学大纲在这里.
我们题为“公共熵在因果推断中的应用”的论文在NeurIPS’20上被接受，可用在这里.
我们的论文《从未知目标的软干预中发现因果关系：特征描述和学习》在NeurIPS’20大会上被接受，可供查阅在这里.
我们的论文“熵因果推断：可识别性和有限样本结果”在NeurIPS’20上被接受，可用在这里.
我们题为“通过有向团树对因果DAG进行主动结构学习”的论文在NeurIPS’20上被接受，可用在这里.
我们的论文《软干预潜在变量因果图的表征与学习》已被NeurIPS’19所接受在这里.
我们题为“因果树的样本有效主动学习”的论文在NeurIPS’19上被接受，可用在这里.
我在19世纪因果关系研讨会上作了受邀演讲。网站和幻灯片在这里.
我在香农频道上发表了一篇关于因果推理熵方法的演讲，你可以看在这里.
我们的论文“因果图成本软件学习的实验设计”在NeurIPS’18上被接受。预印本可用在这里.
有一种新的预印本，名为“具有潜在变量的熵因果推断”在这里.
我们的论文《因果关系：通过对抗训练学习因果内隐生成模型》被ICLR’18所接受。预印本可用在这里.
我们的论文“带潜在变量因果图学习的实验设计”在NIPS’17上被接受。预印本可用在这里.
有一本新的预印本，题为“因果GAN：通过对抗训练学习因果内隐生成模型”在这里.Tensorflow实现可用在这里.
我们的论文《因果图的成本最优学习》被ICML'17所接受。预印本可用在这里.
我们的论文《熵因果关系与贪婪最小熵耦合》在2017年国际标准行业协会上被接受。预印本可用在这里.
一种新的预印本“次二次时间的稀疏二次Logistic回归”可用在这里.
有一种新的预印本，名为“因果图的成本最优学习”在这里.
新的预印本《熵因果与贪婪最小熵耦合》可用在这里.
我们的论文《具有潜在混淆者的上下文强盗：NMF方法》在2017年AISTATS上被接受。预印本可用在这里.
Python代码可用于“熵因果推理”论文中基于熵的因果推理算法在这里.
我们题为“熵因果推断”的论文在AAAI 2017上被接受。预印本可用在这里.
我们题为“学习带约束的因果图”的论文被NIPS 2016研讨会的海报展示所接受？复杂系统中假设和反事实干预的推断和学习，可用在这里.
我们有一个关于背景盗贼的预印本在这里.
我们的论文《用小干预学习因果图》被NIPS 2015接受。预印本可用在这里.
我们正在WNCG组织一个学生研讨会系列。你可以达到时间表在这里.
我们的论文《稀疏多项式学习与图形绘制》被NIPS 2014接受为口头报告。预印本可用在这里.
