Deep generative models have gained popularity in recent years due to their ability to accurately replicate inherent empirical distributions and yield novel samples. In particular, certain advances are proposed wherein the model engenders data examples following specified attributes. Nevertheless, several challenges still exist and are to be overcome, i.e., difficulty in extrapolating out-of-sample data and insufficient learning of disentangled representations. Structural causal models (SCMs), on the other hand, encapsulate the causal factors that govern a generative process and characterize a generative model based on causal relationships, providing crucial insights for addressing the current obstacles in deep generative models. In this paper, we present a comprehensive survey of Causal deep Generative Models (CGMs), which combine SCMs and deep generative models in a way that boosts several trustworthy properties such as robustness, fairness, and interpretability. We provide an overview of the recent advances in CGMs, categorize them based on generative types, and discuss how causality is introduced into the family of deep generative models. We also explore potential avenues for future research in this field.


翻译:近年来,深层基因模型因其准确复制固有经验分布和产生新样本的能力而越来越受欢迎,特别是提出某些进展,即该模型根据特定属性生成数据实例,然而,仍然存在一些挑战,有待克服,即难以外推外推抽样数据和对分解表征的学习不足。结构因果模型(SCM)则包罗了基因变异过程的因果因素,并定性了基于因果关系的基因变异模型,为解决深层基因变异模型中目前的障碍提供了至关重要的洞察力。在本文件中,我们对Causal深层基因变异模型(CGMs)进行了全面调查,该模型结合了SCMs和深层基因化模型,从而推动了若干可信赖的特性,如稳健、公平和可解释性。我们概述了基因变异性模型的最新进展,根据基因变异性将其分类,并讨论了深层基因变异性模型的组合是如何引入因果关系的。我们还探讨了该领域未来研究的潜在途径。

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