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TOOL · CL_109884 · Jun 25 · 04:00

新的神经架构 CauScale 实现了规模化高效因果发现

研究人员开发了 CauScale，这是一种新颖的神经架构，旨在克服现有因果发现方法应用于大规模图时的效率限制。CauScale 采用数据压缩单元和绑定的注意力权重，显著提高了时间和空间效率，能够对多达 1000 个节点的图进行推理。该架构采用双流设计，结合了用于关系证据提取的数据流和用于整合统计先验和结构信号的图流。这种方法使 CauScale 能够实现高精度，在分布内数据上达到 99.6% 的 mAP，在分布外数据上达到 84.4%…