使用张量秩条件学习离散潜在变量结构

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通过对观察变量集 $X_p$ 的条件集的最小支持率进行张量秩条件探测,我们可以确定潜在变量的秩,并在某些结构假设下识别出潜在因果结构。

该论文介绍了一种新的因果发现框架,可用于处理因果网络中的隐藏变量。通过研究秩和条件独立性,提出了潜在结构模式可辨识性的必要和充分条件。开发了一种基于秩的潜在因果发现算法(RLCD),能够高效地定位隐藏变量并确定整个因果结构。实验结果证明了该方法在有限样本情况下的有效性。

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