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GBNSL
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新的 SURE-Ridge 方法推进了线性高斯有向无环图中的因果发现
研究人员开发了 SURE-Ridge，这是一种新颖的非迭代估计器，用于等方差线性高斯结构方程模型中的因果发现。该方法使用由 Stein 无偏风险估计 (SURE) 选择的自适应正则化参数和自适应阈值程序来提取有向无环图 (DAG)。SURE-Ridge 在小样本情况下表现出卓越的性能，实现了最低的结构汉明距离，并且与 NOTEARS、DAGMA 和 GBNSL 等现有方法相比，运行时间更快。
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新研究探讨LLM在因果发现中的可靠性及新统计方法
研究人员正在探索新的方法，利用大型语言模型（LLMs）和统计技术来评估和改进因果发现。一项研究发现，LLMs 预测的因果图通常过于密集，且过度自信，这表明它们更适合作为软因果先验的来源，而不是因果结构的直接证据。另一篇论文介绍了一种非迭代估计器 SURE-Ridge，用于线性高斯 SEM，该估计器在样本受限和计算受限的情况下表现良好。此外，一种新方法使用变分推理来联合发现潜在集群和因果结构，而另一种方法提出了一种名为 Leave-On…