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Jun, 2019
基于梯度的神经DAG学习
Gradient-Based Neural DAG Learning
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Sébastien Lachapelle, Philippe Brouillard, Tristan Deleu, Simon Lacoste-Julien
TL;DR
本文提出了一种基于得分的方法，利用神经网络在连续约束优化理论的基础上，允许处理变量之间的非线性关系，用于学习有向无环图，相对于其他连续优化方法，这种方法在很多任务上表现更好，在因果推断的重要度量上与现有的贪婪搜索方法相比具有竞争力。在合成存储和真实世界数据集上进行了试验。
Abstract
We propose a novel
score-based approach
to learning a
directed acyclic graph
(DAG) from
observational data
. We adapt a recently proposed <
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