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主动不变因果预测：通过稳定性选择实验
本文提出了一种基于不变因果预测的主动学习框架（A-ICP），旨在帮助有效地选择实验以提高因果模型的可识别性，该框架依靠结构因果模型中干预对稳定集合发挥作用，并通过数个干预选择策略得以实现，实证分析证明所提出的策略在不同实验环境下均有良好表现
PDF4 years ago
ICLR面向干预中心因果推理的学习代理
使用元学习方法进行因果推断，通过深强化学习和元学习技术，可以在具有潜在因果结构的高维环境中，实现以干预为中心的因果推断。
PDF4 years ago
ICLR具有语义 - 情境内存的机器人通过 Aesop 寓言实验进行因果学习
本研究针对 Aesop 寓言中的 The Crow and The Pitcher 任务，通过机器人重新演绎任务，提出了一种基于大脑引导的神经语义记忆模型和四个任务通用的学习规则，实现了对隐含关系的逐步抽象并预测出不受学习对象及探索顺序影响
PDF4 years ago
CXPlain: 在不确定性下进行模型解释的因果解释
通过训练因果关系 (CXPlain) 模型，可以更准确和更快速地解释和评估机器学习模型的特征重要性和不确定性，从而帮助理解和验证机器学习模型的决策过程。
PDF5 years ago
形式化纳拉斯的船：在线因果学习的近似算法
研究发现，认知过程会依赖世界模型的学习，而精确的贝叶斯推断成本随着关系数量的增加而急剧上升，因此表明基于前因后果关系的学习过程必须是相当近似的，而本文给出了一个基于 Neurath’s ship 比喻以及机器学习中的近似算法来探讨因果结构学
PDF8 years ago
视觉因果特征学习
提供了视觉行为的严格定义和一种能够广泛适用于人类、动物、神经元、机器人和其他感知系统中视觉驱动行为的方法，基于微观变量构建因果变量并通过最小化实验验证来获取因果知识。该定理与机器学习中的标准推理技术相连，最后提出一个主动学习方案来自动识别目
PDF10 years ago