Apr, 2011

有向无环图干预马尔可夫等价类的特征和贪心学习

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TL;DR本文将有向无环图（DAGs）上的马尔可夫等价性的概念扩展到多重干预实验的干预性分布，给出两个 DAGs 在干预下等价的图理论标准，并且提出干预性本质图的概念，揭示了在干预性分布情况下因果模型识别过程的关键见解，最后基于这些见解，构建出一种新的算法来从干预性数据中进行结构学习，并进行了模拟研究。
发现论文，激发创造
  • 干预与观测数据的联合：有向无环图的干预马尔可夫等价类估计

    该研究提出了一种基于高斯似然框架的有向无环图模型，用于联合建模观察数据和干预数据，以及通过 BIC 准则对干预马尔可夫等价类进行一致性估计，从而改善了干预数据的部分可鉴别性，提供更紧密的因果效应推断。

    Mar, 2013

  • 干预下因果有向无环图等价类的特征和学习

    该研究考虑在观测和干预数据都可用的情况下学习因果 DAG，并使用一种可证明的算法实现此目标。

    Feb, 2018

  • 具有潜变量的有向无环图的马尔科夫等价类刻画

    本文新增一套足以构建所有最大祖先图的马尔科夫等价类的公共尾巴箭头的定向规则，并提供了一组定向规则，用于识别马尔科夫等价类的公共性，特别是对于因果推断的实用性。

    Jun, 2012

  • 基于贝叶斯的从未知一般干预中发现因果关系

    学习因果有向无环图（DAG）的问题，使用观测和干预实验数据的组合进行研究，采用贝叶斯方法从一般干预中进行因果发现，通过图形特征化和兼容先验的贝叶斯推断保证不可区分结构的分数等价性，利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）拟合 DAG、干预目标和导致的父节点集合的后验分布，最后在模拟和真实蛋白质表达数据上评估了所提出的方法。

    Dec, 2023

  • 利用团树从马尔可夫等效有向无环图中计数和采样

    本文提出了一种用于计算标记等价类中 DAG 数量的技术，并显示在有限制图案下，所提出的算法是多项式时间的。此技术可用于均匀采样来枚举等价类中的 DAG，并可用于因果实验设计和估计联合干预的因果效应。

    Feb, 2018

  • 动量驱动的因果结构学习：在有向无环图的 Markov 等价类上采样分布

    在推断贝叶斯网络结构（有向无环图，DAG）的背景下，我们设计了一种非可逆连续时间马尔可夫链，称为 “因果 Zig-Zag 采样器”，该采样器针对一类观测等效（Markov 等价）DAG 的概率分布。这些类别以完成的部分有向无环图（CPDAG）表示。非可逆马尔可夫链依赖于 Chickering 的贪婪等价搜索（GES）中使用的操作符，并以动量变量进行了改进，从实证结果上显示其混合效果显著。可能的目标分布包括基于 DAG 先验和 Markov 等价似然的后验分布。我们提供了一种高效的实现，其中我们开发了新的算法来列出、计数、均匀采样和应用 GES 操作符的可能移动，所有这些都显著改进了现有技术水平。

    Oct, 2023

  • 无向无环图模型的马尔可夫等价类枚举

    本文介绍了使用 Pearl 和 Verma 的等价标准确定的 ADGs 模型的等价类的枚举程序，分析了模型的各种属性，并且发现了等效类数量与 ADGs 数量之间的一个近似 0.267 的渐进比率。

    Jan, 2013

  • 一个针对带隐藏变量的有向无环图的马尔可夫等价性的变换性刻画

    本文提出了针对有向最大祖先图的马尔科夫等价的转换性特征，类似于 Chickering (1995) 中对于有向无环图的特征，该特征有利于推导有马尔科夫等价图之间共享的性质和证明 GES 算法渐近正确性，对于搜寻最大祖先图的模型具有类似的用途。

    Jul, 2012

  • 基于置换的因果结构学习（未知干预目标）

    针对部分或完全未知的干预目标的混合观测和干预数据的因果 DAG 模型估计问题，本文提出一个算法来寻找干预马可夫等价类，此算法采用贪心策略在排列空间中搜索以最小化新的分数函数，同时该算法是无参数的，因此适用于非线性关系和非高斯分布的情况，性能表现已被验证。

    Oct, 2019

  • 从观测数据中估计高维干预效应

    本研究提出了一种利用干预演算法来推测协变量对响应参数的因果效应的算法，并运用这个方法去确定变量的重要性。

    Oct, 2008