CGNN初始化因果图：假设所有可能的因果结构。生成神经网络建模：构建生成器，用神经网络模拟因果关系。评估生成数据：对生成的数据与实际数据进行对比，通过损失函数评估因果关系的可信度。选择最优因果图：通过最小化损失函数，选出最能解释数据的因果结构。