因果深集在空间或时空干扰下的离线策略评估
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本论文介绍了一种因果深度集框架，该框架在处理时空干预的现有离线策略评估方法中，消除了一些关键结构假设，主要是平均场假设。引入了置换不变性假设，该创新方法通过数据驱动的自适应学习均场函数，提供了一种超越传统平均化的更灵活的估计方法。此外，我们提出了将置换不变性假设融入离线策略评估的新算法，并对其理论基础进行了全面的研究。我们的数值分析表明，这种新方法较现有基准算法能够产生显著更精确的估计结果，...
本论文介绍了一种因果深度集框架，消除了关键结构假设，引入了置换不变性假设，提供了更灵活的估计方法。数值分析表明，该方法较现有算法更精确，提高了离线策略评估方法的实际适用性和效率。
