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允许混淆的 LiNGAM 推广
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文通过引入LiNGAM-MMI方法增强了LiNGAM模型，使用KL散度量化混淆的大小并按照最小化其影响的方式排列变量，实现全局最优的变量顺序，同时在有和无混淆的情况下以与传统LiNGAM相同的高效性处理数据。
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关键要点
- 该论文通过引入LiNGAM-MMI方法增强了LiNGAM模型。
- 使用KL散度量化混淆的大小。
- 按照最小化混淆影响的方式排列变量。
- 实现全局最优的变量顺序。
- 在有和无混淆的情况下，保持与传统LiNGAM相同的高效性处理数据。
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