关键词compositional approach
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- 用于估计因果效应的组合模型
通过分解结构化系统，以及模型设计和计算单元级潜在结果以及整合成单位级潜在结果，实现了对因果效应的估计，并在因果推断中发现了分解方法的新优势：对未知组件组合的反事实结果进行系统泛化，以及与传统方法相比，在治疗和对照组之间提供了更好的重叠保证。
- 分解与组合：缓解假相关性的一种组合方法
通过将图像的组成元素进行组合，基于经验风险最小化 (Empirical Risk Minimization, ERM) 的训练方法在处理分布偏移时提高了模型的鲁棒性，解决了图像分类中的接近问题和图像成分之间的虚假相关性，提出了一种新的组平衡 - 使用符号卓诺托普和多边形卓诺托普验证神经网络控制系统
本文提出了一种基于包含保持长期符号依赖性建模的组合方法，旨在分析神经网络控制系统的验证和安全评估，并通过数值实例和基准测试来评估该方法的有效性。
- AAAIDASZL: 零样本学习的动态动作签名
本文介绍了一种以动态行为标记的组合作为活动模型的精细识别方法，实现零样本活动识别，其中利用深度学习组件支持简单的一级状态机，此方法在多个实验范例下建立了新的业界标准，并扩展到视频零样本联合分割和分类的唯一框架，同时展示了无需额外训练即可在完 - AAAI建设具有道德约束的人工智能
本文提出伦理约束 AI 的概念，探讨在 AI 普及的情况下如何确保 AI 代理具备合适的伦理品质与决策技能，涉及决策制定中的模块化和组合方法。