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TOOL · CL_273231 · Oct 1 · 04:00

新方法改进了复杂模型中的因果结构学习

研究人员开发了一种用于学习复杂系统因果结构的新方法，特别关注包含有向循环和潜在混淆因素的线性高斯模型。该方法通过最小化高斯负对数似然并对模型复杂度进行惩罚来实现，该惩罚考虑了边和潜在变量。该方法使用伯努利门来参数化这些元素的包含，从而能够对结构系数和概率进行连续优化。实验表明，该技术在准确恢复因果结构方面优于以前的方法。