identifiability results | BriefGPT

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未知多节点干预的线性因果表示学习
本文研究了在未知的多节点干预环境下的干预性因果表示学习，建立了潜在因果模型的参数化或非参数化情况下，从潜在到观测空间的线性转换的随机干预（软干预或硬干预）下的第一个可识别性结果，并给出了相应算法。
PDF23 days ago
线性非高斯循环模型的局部因果发现
本研究介绍了一种使用线性非高斯模型的广义的、统一的局部因果发现方法，无论是循环还是非循环。我们将独立成分分析的应用从全局上下文扩展到独立子空间分析，能够从目标变量的马尔科夫毯中准确识别等效的局部有向结构和因果强度。对于特殊的非循环场景，我们
PDF3 months ago
部分可观测因果表示学习的稀疏原则
从具有实例相关的部分可观测性模式的数据集中，通过在推断表示中实施稀疏性，我们提出了两种方法来估计潜在的因果变量。
PDF4 months ago
通过 K-SVD 潜在的最小化原则对过完备字典的可识别性研究
本文对 K-SVD 算法（一种在实际应用中广受欢迎的字典学习算法）的表现进行了理论探究，研究了一个特定问题：在一组 N 个训练信号 yn=Φxn 中，一个字典 Φ 在满足 K-SVD 最小化准则本质下能否被恢复。通过对问题的理论分析，得出了
PDF11 years ago