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Mar, 2022
可微分有向无环图采样
Differentiable DAG Sampling
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Bertrand Charpentier, Simon Kibler, Stephan Günnemann
TL;DR
提出了一种可微分的概率模型DP-DAG，用于在连续优化中快速采样DAG并结合变分推断的VI-DP-DAG方法，在合成和真实数据集上进行实验，表明该方法可显著提高DAG结构和因果机制学习，同时比竞争者更快地进行训练。
Abstract
We propose a new
differentiable probabilistic model
over DAGs (
dp-dag
).
dp-dag
allows fast and differentiable
→