causal networks | BriefGPT - AI 论文速递

关键词causal networks

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使用拓扑阈值进行因果网络推理
使用基于约束条件的算法从数据中推断因果网络，通过确定因果关联阈值来构建拓扑结构，比传统 PC 算法更快且更准确，并引入了一种称为 Net Influence 的离散非对称因果度量来推断有向边的方向性，加速因果 DAGs 的推理过程。
PDF2 months ago
一种可解释的人工智能方法用于大型语言模型辅助因果模型审计和开发
利用 ChatGPT 这样的大型语言模型作为因果网络的审计员，与人类分析师和领域专家共同合作，利用自动因果推理方法对因果网络进行审查和纠正，以获取与边缘方向、可能的混淆因素和中介变量相关的见解，进而为任意情景构建全面综合的因果模型。
PDF6 months ago
量子通胀：量子因果兼容性的通用方法
本文介绍了量子膨胀，这是一种系统性的技术，用于证明给定的量子因果模型是否与某些观察到的相关性相容。通过重现已知结果和解决一些因果网络的范例问题，我们展示了该技术的实力。该研究可能在许多领域中发现应用：从量子网络中的相关性表征到研究热力学和生
PDF5 years ago
检测大规模非线性时间序列数据中的因果关系
提出了一种结合线性或非线性条件独立性检验与因果发现算法的方法，可以从大规模时间序列数据集中重构因果网络，从而在气候科学或神经科学等研究领域中识别因果关系。
PDF7 years ago
NIPS通过小操作学习因果图
该论文探讨了在 Pearl 的结构方程模型下使用有限干预学习因果网络的问题，并使用信息论方法研究了干预次数的下界，并提出了一种新的分离系统构造方法来学习弦图和任意骨架的因果方向。
PDF9 years ago
从统计数据中恢复因果多叉树
本文提出一种方法来恢复通过测量变量对的概率分布所生成的联通的因果网络。该方法可以精确恢复多边形树的拓扑结构，并确定分支的因果方向，同时找出需要确定变量之间因果关系的最小外部语义。
PDF11 years ago
社交媒体中的信息传递
本文通过应用信息传递的转移熵概念，提出了一种测量节点之间因果关系的理论基础的方法。通过分析合成和真实世界数据，证明了转移熵可以揭示有意义的隐藏网络结构，并能够区分大群体的弱影响和小团体的强影响。
PDF13 years ago
基于分组稀疏正则化的因果网络推断
本文探讨了通过多变量自回归（MAR）过程建模的稀疏因果网络的推断问题。在满足 “假连接得分” 条件下，得出 Group Lasso (gLasso) 程序可以一致地估计稀疏网络结构的结论，这也被证明是一种有效的复原度量。作者建议改进 gLa
PDF13 years ago
从有反馈的因果图中用 d - 分离推导条件独立性（研究笔记）
本文旨在反驳 Pearl 和 Dechter（1996）提出的基于 d - 分离准则的有向无环因果网络的条件独立性也适用于存在反馈循环的离散变量网络（前提是系统的变量由随机干扰确定），我通过示例说明通常情况下这并不成立，需要更强的条件，如存
PDF13 years ago