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具有加性和乘性噪声的线性 SDE 的生成器识别
从给定的初始状态的解过程的分布中，从线性随机微分方程（SDE）的生成器中提取鉴别条件，在使用线性 SDE 进行因果推断时，这些鉴别条件非常重要，因为它们能够从观测分布中提取后介入分布。我们导出了鉴别具有加性噪声的线性 SDE 生成器的充分必
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8 months ago
通过观测变量分组使因果表示学习具备可辨识性
Causal Representation Learning (CRL) is an ill-posed problem combining representation learning and causal discovery, and
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8 months ago
选择偏差下的边界反事实
本研究提出一种算法来解决因果分析中的选择偏差，并证明了尽管存在选择偏差，可用数据的似然函数是单峰的。该算法可以用于解决可识别和不可识别查询，并通过因果期望最大化方案计算可识别情况下的因果查询值，否则计算上下界。实验表明该方法是实际可行的，并
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2 years ago
ICML
kNN 分类器对未知非对称标签噪声具有快速识别率
研究在类别依赖的非对称标签噪声存在下的分类问题，提出了一种基于 Robust kNN 分类器的方法实现了纯净样本设定下的极小化最优率，同时提出了一种仅需少量假设的函数最大值估计方法。
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5 years ago
通过架构约束增强神经网络的可解释性
通过添加稀疏加性子网络、投影追踪以及平滑函数逼近等结构约束，本文提出了一种可解释的神经网络模型，具有良好的预测性能与模型解释性，同时导出了所提模型的必要和充分可识别条件，采用一种基于 backpropagation 算法计算导数和 Cayl
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5 years ago
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