线性结构因果模型中识别复杂性研究
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。使用新的算法,根据模型的图形结构和观察数据来估计线性结构因果模型中未知的因果参数,证明参数标识在一般情况下是计算上困难的。
该论文研究因果关系表示学习,通过从低级数据中恢复高级潜在变量和它们之间的因果关系。作者提出了一种可证明的最佳可识别性概念,并提供了相应的可识别性保证。
使用新的算法,根据模型的图形结构和观察数据来估计线性结构因果模型中未知的因果参数,证明参数标识在一般情况下是计算上困难的。
该论文研究因果关系表示学习,通过从低级数据中恢复高级潜在变量和它们之间的因果关系。作者提出了一种可证明的最佳可识别性概念,并提供了相应的可识别性保证。