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关键词causal network

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AAAI学习具有潜在节点和结构噪声的网络动力系统的因果结构
通过对观测节点的时间序列数据进行特征嵌入和聚类，解决了具有噪声相关性和部分可观测性的线性网络动力系统中隐藏因果网络的学习问题。
PDF7 months ago
KDD用多余输入的神经网络学习潜在因果结构
本文介绍了一种基于深度学习的 RINN 模型，通过直接连接输入和潜在变量，使用修改后的结构和正则化目标函数来解决在高维数据中学习到潜在变量间因果结构的问题，并在模拟实验中验证了该方法的有效性。
PDF4 years ago
发现和消除直接和间接歧视的因果框架
本文通过利用因果网络捕捉数据的因果结构，将直接和间接歧视建模为路径特异性效应，并提出了一种有效的算法，用于发现和消除直接和间接歧视，以及保留数据效用。实验结果表明，该方法有效性较高。
PDF8 years ago
在复杂系统中量化信息传递和调节沿因果路径的方式
本文通过 Tigramite 方法重构多变量因果网络，开发了不同意义信息传递强度的新型度量，同时量化了由因果路径上的不同中间过程对交互机制的影响程度来确定因果信息传递的路径，并在气候学实例中进行了演示。
PDF9 years ago
离散数据有向无环图的惩罚估计
本文提出了一种针对大参数空间和稀疏结构难以搜索的问题的极大化惩罚似然方法，该模型将一个节点的条件分布模型化为多元逻辑回归，通过使用组规范惩罚来获得稀疏的有向无环图。应用该方法得出结果表明其在建立因果关系的有向图方面比现有方法具有更高的效率。
PDF10 years ago
网络宇宙学
研究网络科学中复杂网络动力学问题的一项关键任务是预测和控制网络的动态。该论文发现，宇宙中时空结构的因果网络是具有强聚集性的幂律图，与互联网、社交或生物网络等许多复杂网络相似。该结构相似性是由于复杂网络的大尺度生长动态与因果网络的等价性导致的
PDF12 years ago