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基于得分的两层准地转模型数据同化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于非线性加性高斯噪声模型的因果推断方法，通过观测对数似然函数的二阶导数来发现整个因果图，并利用可扩展的机器学习方法来逼近得分函数，从而实现了基于原则且可扩展的因果推断，降低了计算门槛。该方法名为DAS算法，准确性高且速度快。
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关键要点
- 介绍了一种基于非线性加性高斯噪声模型的因果推断方法。
- 通过观测对数似然函数的二阶导数来发现整个因果图。
- 利用可扩展的机器学习方法逼近得分函数，扩展了Rolland等人的工作。
- DAS算法（Discovery At Scale）降低了修剪复杂性，与图形大小成比例。
- DAS算法在实践中实现了与最先进技术相当的准确性，速度快了一个数量级。
- 该方法实现了基于原则且可扩展的因果推断，显著降低了计算门槛。
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