关键词conditional independencies
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- 因果启发式正则化实现域通用表示
在给定描述不同领域 / 分布共享的数据生成过程的因果图的基础上,通过强制执行足够的图推断条件独立性可以确定领域通用(非虚假的)特征表示。针对标准的输入 - 输出预测设置,我们将文献中考虑的图集合分类为两个不同的组:(i)那些在训练领域中的经 - 关于概率逻辑程序结构中隐藏的独立性
通过将概率逻辑程序结构抽象化为程序结构,并给出一个正确的元解释器来决定给定外部数据库的程序结构是否意味着某个特定的条件独立性陈述,本研究将 Pearl 和 Verma 的有向分离理论推广到非 ground 情况,进而从 d-separati - ICML利用语言模型作为不完美专家的因果推断
本文研究如何利用专家知识来改进因果图的数据驱动识别,通过考虑提出一些修正策略来利用因果图的一致性属性,例如无环性和条件独立性。最后,通过一个真实数据的案例分析,本文说明了一个大型语言模型可以被用作一个不完善的专家。
- 仅使用条件独立结构进行无监督风险估计
使用时序模型,并在训练数据和测试数据间维护条件独立性,我们已经有效地计算出模型在结构输出上的熵损失的上界并且巧妙地避免了使用验证机制。
- 关于带有隐藏变量的因果模型的可测试性推论
本文提出了一种系统的方法来识别功能约束,从而有助于测试因果模型并从数据中推断出这样的模型。