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Linear Non-Gaussian Acyclic Models
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新的AdaPS-LiNGAM方法改进了小样本设置下的因果发现
研究人员开发了AdaPS-LiNGAM，一种用于线性非高斯无环模型因果发现的新方法，特别解决了小样本设置下的挑战。该方法通过自适应地从原始观测中选择稀疏变量子集来重构残差，而不是依赖于顺序残差化，从而改进了DirectLiNGAM算法。研究表明，当变量数量超过样本大小时，该方法可以提供更准确的因果结构恢复，并且随着样本量减小，性能下降得更缓慢。
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新方法使用 Wasserstein 距离进行 ICA 和因果推断
研究人员开发了一种新颖的独立成分分析 (ICA) 和因果推断方法，使用到标准高斯分布的平方 2-Wasserstein 距离作为非高斯性的度量。该方法可以精确识别 ICA 解混矩阵，并表征线性非高斯无环模型 (LiNGAM) 中的因果顺序。论文详细介绍了经验估计器、收敛界限以及用于 ICA 和因果顺序搜索的三种实用求解器，展示了具有竞争力的性能并发布了开源实现。