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CoLiDE：Concomitant 线性 DAG 估计
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内容提要
该研究提出了一个框架，用于从数据中学习稀疏的非参数有向无环图（DAG），适用于各种非参数和半参数模型，包括GLMs、加性噪声模型和索引模型等特殊情况。代码可在指定网址获得。
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关键要点
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该研究开发了一个框架，用于从数据中学习稀疏的非参数有向无环图（DAG）。
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该方法基于对DAG的代数描述，为分数为基础的DAG模型的学习提供了连续的程序。
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该框架适用于各种非参数和半参数模型，包括广义线性模型（GLMs）、加性噪声模型和索引模型等特殊情况。
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与现有方法不同，该方法不需要特定的建模选择、损失函数或算法。
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该框架提供了一个通用的应用于一般非线性模型和可微分损失函数的解决方案。
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代码可在指定网址获得。
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