Jan, 2023

GDBN:一种动态贝叶斯网络的图神经网络方法

TL;DR本文提出了一种基于得分的图神经网络方法,旨在学习离散时间时间图中捕捉因果依赖的稀疏DAG,结果表明该方法较其他现有方法如动态贝叶斯网络推断等表现更好,得到的结构因果模型也比诸如Notears等方法发现的线性SCM更准确。