★ 2
含隐混杂与有向环的可微结构学习
论文研究存在有向环与未知数量外生隐混杂（有上界）的线性高斯结构因果模型中的因果结构学习。作者推导观测变量协方差，提出边际准等价概念，并将结构学习表述为带对数复杂度惩罚的高斯负对数似然最小化。通过 Bernoulli 门参数化边与候选隐变量，得到闭式可微复杂度惩罚，实验显示恢复误差低于既有方法。
arXiv cs.LG32 天前
共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
论文研究存在有向环与未知数量外生隐混杂（有上界）的线性高斯结构因果模型中的因果结构学习。作者推导观测变量协方差，提出边际准等价概念，并将结构学习表述为带对数复杂度惩罚的高斯负对数似然最小化。通过 Bernoulli 门参数化边与候选隐变量，得到闭式可微复杂度惩罚，实验显示恢复误差低于既有方法。