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causal dag
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通过因果发现和领域知识融合提升神经网络性能
我们提出了一种名为因果感知神经网络（CINN）的通用方法，用于将观测变量之间的层次化因果结构编码到神经网络中，从而提高其预测性能。通过将因果性结构化知识映射到神经网络的逐层设计中，CINN 通过连续优化问题将因果关系发现转化为定向无环图（D
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7 months ago
大语言模型辅助的因果结构学习
迭代式 LLM 监督 CSL（ILS-CSL）框架通过将基于 LLM 的因果推理与 CSL 相结合，并从 LLM 中获得反馈，从而改进了因果有向无环图（DAG）的学习，提供了更强效的因果发现方法，并在八个真实世界数据集上的综合评估中表现出优
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7 months ago
对可逆潜在因果模型领域反事实的描述
本文针对特定类型因果查询 - 领域反事实进行研究，提出了一种基于不同领域、环境生成数据集合的领域特定可逆潜在因果模型，并证明通过两个可逆函数可以将任何模型转化为等价模型，同时表明只允许干预最后 $k$ 个因果变量的算法可以提高反事实估计的模
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a year ago
从干预数据中主动学习因果模型的两种最优策略
本文提出了两种基于最优实验设计策略的主动学习方法，用于求解因果 DAG 的最优干预目标，以改进因果 DAG 的边缘识别。其中第二种策略在多项式时间内得到任意大小的最小目标集，保证因果 DAG 的全识别。在模拟研究中，两种主动学习方法与随机干
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12 years ago
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