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topological ordering
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FiP: 因果生成建模的固定点方法
基于新的等效形式主义，提出了一种新的因果生成模型，利用拓扑排序从观测值中推断顺序，设计了基于 Transformer 的架构来学习固定点结构因果模型，并通过广泛的评估表明该模型在生成的超出分布问题中胜过多个基准模型。
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3 months ago
贝叶斯线性贝叶斯网络
该研究提出了第一个用于学习高维线性贝叶斯网络的贝叶斯方法，该方法通过反向逐步估计拓扑排序的每个元素及其父节点，使用了偏差协方差矩阵的逆。当应用于具有不等收缩的逆协方差矩阵的贝叶斯正则化时，该方法成功恢复了底层结构。具体来说，该方法表明样本数
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7 months ago
排列多面体上的 DAG 学习
该论文提出了一种利用连续优化框架从观测数据中发现潜在的有向无环图 (DAG) 的方法，通过多面体的排列向量优化来学习一个拓扑排序，并可通过非可微子程序的学习和条件排序来优化边缘，实验结果表明了该方法在节点边缘联合优化方面具有优势。
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a year ago
通过拓扑排序进行因果发现的扩散模型
提出了一种利用扩散概率模型的拓扑序算法 (DiffAN) 来进行因果发现，可以在提供准确有限子集的情况下更新学习到的海森矩阵，并且得到了更高的可扩展性，可以处理高达 500 个节点和 10^5 个样本数据集，并表现出与最先进的因果发现方法相
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2 years ago
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