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sparse dag
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GDBN：一种动态贝叶斯网络的图神经网络方法
本文提出了一种基于得分的图神经网络方法，旨在学习离散时间时间图中捕捉因果依赖的稀疏 DAG，结果表明该方法较其他现有方法如动态贝叶斯网络推断等表现更好，得到的结构因果模型也比诸如 Notears 等方法发现的线性 SCM 更准确。
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a year ago
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