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双高斯 DAG-probit 模型中的贝叶斯因果推论
该研究介绍了在观测数据下，考虑两组共性变量的二元响应变量建模，旨在构建两个有向无环图（DAGs），同时估计每个节点的影响因素，并采用 MCMC 方法从后验分布中取样估算 DAG 的骨架和模型参数。
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a year ago
G-Augment：搜索语音识别数据增强策略的元结构
提出了 Graph-Augment 技术，用于在数据增强空间上搜索以优化增强策略。在 CHiME-6 和 AMI 上的微调任务中，与 SpecAugment 策略相比，G-Augment 在给定的计算预算下能够表现得更好，并在 CHiME-
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2 years ago
ICML
有向无环图生成的深度 Q 学习
利用深度强化学习，我们提出了一种生成有向无环图（DAGs）的方法，并能在高度稀疏的回报环境中生成满足特定拓扑与结点类型标准的有向边图。
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5 years ago
在祖先图的马尔可夫等价类中完成调整集的图形刻画和构造
我们提出了一个适用于四类因果图模型：定向无环图 (DAGs)、最大先祖图 (MAGs)、完成部分定向无环图 (CPDAGs) 和部分先祖图 (PAGs) 的变量调整图形标准，该标准统一了一个大的图形类的变量调整。此外，我们定义了一个明确的集
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8 years ago
高效采样下的中等规模贝叶斯网络结构学习
本文研究学习贝叶斯网结构的贝叶斯模型平均方法，提出了新算法，包括第一个能够根据精确结构后验有效采样有向无环图的算法。 DAG 样本可以用来构造任何特征的后验估计器，在理论上证明了我们的估计器的良好性质，并在实证上表明估计器明显优于先前最先进
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9 years ago
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