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基于经验动力建模的因果检测综述
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了名为LiLY的框架，用于解决时间序列建模中学习和更正模型的问题。该框架通过恢复时间延迟的潜在因果变量并确定它们之间的关系，将未知的分布转移分解为过渡分布更改和观察结果的全局更改。实验证明潜在因果影响可靠地从不同的分布变化中识别出来，通过这种模块化的变化表示，可以高效地学习在未知分布转换下更正模型。
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关键要点
- 提出了名为LiLY的框架，用于解决时间序列建模中的模型学习和更正问题。
- 框架通过恢复时间延迟的潜在因果变量并确定它们之间的关系来处理未知分布转换。
- 将未知的分布转移分解为过渡分布更改和观察结果的全局更改。
- 实验证明潜在因果影响可以可靠地从不同的分布变化中识别。
- 通过模块化的变化表示，可以高效地学习在未知分布转换下的更正模型，且只需少量样本。
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