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动量驱动的因果结构学习：在有向无环图的 Markov 等价类上采样分布
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种用于推断贝叶斯网络结构的因果Zig-Zag采样器，可以高效地列出、计数、均匀采样和应用操作符的可能移动。该方法混合效果显著，可以应用于基于DAG先验和Markov等价似然的后验分布。
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关键要点
- 该文介绍了一种用于推断贝叶斯网络结构的因果Zig-Zag采样器。
- 因果Zig-Zag采样器是一种非可逆连续时间马尔可夫链。
- 该采样器针对观测等效（Markov等价）DAG的概率分布。
- 这些DAG以完成的部分有向无环图（CPDAG）表示。
- 非可逆马尔可夫链依赖于Chickering的贪婪等价搜索（GES）中的操作符。
- 通过动量变量的改进，采样器的混合效果显著。
- 可能的目标分布包括基于DAG先验和Markov等价似然的后验分布。
- 提供了一种高效的实现，开发了新的算法来列出、计数、均匀采样和应用GES操作符的可能移动。
- 这些改进显著提升了现有技术水平。
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