基于非线性仿射流和变分自编码器的因果表征学习方法

本申请实施例提供一种基于非线性仿射流和变分自编码器的因果表征学习方法。应用于数据处理技术领域，该方法通过获取图像数据集，对图像数据集的图像数据进行预处理；通过编码模块对预处理后的图像数据进行降维处理，得到多个隐变量，并将隐变量作为输入至因果层的外生变量；将多个隐变量通过因果层进行线性变换输出线性因果表示；通过流模型对线性因果表示进行非线性转换处理，输出目标因果表示，目标因果表示为具有非线性特征的因果表示；将目标因果表示输入至解码模块进行重构，得到重构图像，提高了输出结果的准确性和可靠性。