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* Foerster, Jakob, et al. "Counterfactual multi-agent policy gradients."
 
* Foerster, Jakob, et al. "Counterfactual multi-agent policy gradients."
 
* Dash, Saloni, Vineeth N. Balasubramanian, and Amit Sharma. "Evaluating and Mitigating Bias in Image Classifiers: A Causal Perspective Using Counterfactuals."
 
* Dash, Saloni, Vineeth N. Balasubramanian, and Amit Sharma. "Evaluating and Mitigating Bias in Image Classifiers: A Causal Perspective Using Counterfactuals."
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=== 文章总结 ===
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[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书?Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]
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[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述:因果推断与因果性学习研究进展]
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[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述:连接因果科学和机器学习的桥梁]
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[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月,全球32位讲者,共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架!]
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[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏:稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]
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[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学:连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]
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[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命?万字长文,解读复杂系统背后的暗因果]
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[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华:因果推断的数学基础和在医学中的应用]
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=== 相关路径 ===
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* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表],这个是根据读书会中解读的论文,做的一个分类和筛选,方便大家梳理整个框架和内容。
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* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨,以及因果在机器学习方面应用的分析。
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* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径],这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开,第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础,第二部分是统计领域中的因果推断,第三个部分是机器学习中的因果(Causal AI)。
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* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献],这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题,描述了动力学建模的常用方法和模型,并介绍了一些经典且重要的论文,这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源,所以大部分都有解读视频。
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* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍,来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。
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