markov equivalence class | BriefGPT

关键词markov equivalence class

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在高维结构假设空间上的因果发现与因果图分区
我们定义了一种新颖的因果图分区方法，利用超结构的概念对搜索空间进行划分，证明了使用因果图分区进行学习总是得到真实因果图的马尔可夫等价类，我们的算法在生物调节网络推断和其他高维结构假设空间中实现了可比较的准确性和更快的解决时间。
PDF24 days ago
利用有限的图知识超越 Markov 等价的前门调整
本文通过提供可测试的条件独立性语句，展示了使用类前门调整来计算因果效应的方法，并证明该方法适用于在有限结构信息的情况下不知道图形的情况下。
PDFa year ago
AAAI马尔可夫等价有向无环图的高效枚举
提出了一种线性时间延迟算法，用于枚举由 Meek 和 Chickering 规则产生的马尔可夫等价类中的有向无环图，并在实验中评估其有效性，同时向马尔可夫等价本身提供了新的见解。
PDFa year ago
使用排名约束的潜在分层因果结构发现
本文提出了一种估算过程，可以高效确定潜在变量的位置，确定它们的基数，并识别潜在的分层结构，同时考虑到多个变量之间的多条路径，使得提出的算法可以在合适的图结构限制下渐近地找到整个图的正确马尔科夫等价类。
PDF2 years ago
计算与背景知识相一致的马尔可夫等价有向无环图数量
本文研究的问题是，在部分边缘方向已知的情况下，如何计算马尔科夫等价类中有向无环图的数量。我们发现，这个问题在一个有趣的实例类中是可固定参数可解的，因为我们建立了一个计数算法，它所需要的时间是该图大小的多项式，其次数不依赖于作为输入提供的附加
PDF2 years ago
AAAI计算与取样马尔可夫等价有向无环图的多项式时间算法及其应用
本文提出了一种能够在多项式时间内计数和抽样来自马尔可夫等价类的有向无环图的算法，解决了该领域长期存在的一个问题。通过实验实现，该算法应用价值高，使因果结构和因果效应识别的主动学习策略变得实用。
PDF2 years ago
AAAI计算和抽样马尔科夫等效有向无环图的多项式时间算法
本文解决了图形因果分析领域中的一个长期存在的难题，即如何在多项式时间内计数和均匀采样来自马尔可夫等价类的有向无环图（DAGs）。我们提出的算法实现容易且高效，并且实验结果表明这些算法显著优于现有的最先进方法。
PDF4 years ago
ICMLLazyIter：一种快速计数 Markov Equivalent DAGs 的算法及设计试验
该研究提出了一种在给定干预结果的情况下高效迭代可能的 Markov 等价类的方法，结合动态规划实现了最优算法，可用于计算 MEC 的大小和实验设计。实验结果表明，该方法在计算 MEC 和实验设计方面优于现有技术。
PDF4 years ago
基于置换的因果结构学习（未知干预目标）
针对部分或完全未知的干预目标的混合观测和干预数据的因果 DAG 模型估计问题，本文提出一个算法来寻找干预马可夫等价类，此算法采用贪心策略在排列空间中搜索以最小化新的分数函数，同时该算法是无参数的，因此适用于非线性关系和非高斯分布的情况，性能
PDF5 years ago
利用团树从马尔可夫等效有向无环图中计数和采样
本文提出了一种用于计算标记等价类中 DAG 数量的技术，并显示在有限制图案下，所提出的算法是多项式时间的。此技术可用于均匀采样来枚举等价类中的 DAG，并可用于因果实验设计和估计联合干预的因果效应。
PDF6 years ago
在 $k$- 三角信仰假设下的因果效应均匀一致估计器
提出了一种在 Causal Markov 假设和较弱的 k-Triangle-Faithfulness 假设下，能够一致估计线性高斯因果结构的 Markov 等价类和可识别结构系数的估计器。
PDF9 years ago