人机循环因果发现在潜在混杂下的祖先 GFlowNets
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。借助生成流网络，利用原始信念分布比例对因果祖先图进行采样，然后通过层次变量间关系的有力实验设计，迭代地与专家互动，有效减少对因果祖先图的不确定性。通过重要性采样结合人的反馈，更新我们的样本，提高推理质量，并不需要因果充足（即可能存在未观察到的混淆变量）。实验结果表明，我们的方法能够准确地对因果祖先图的分布进行采样，并且在人类帮助下能够大大提高推理质量。
该研究使用生成流网络对因果祖先图进行采样，并通过与专家互动减少不确定性。通过重要性采样结合人的反馈，更新样本，提高推理质量。实验结果表明，该方法能够准确地对因果祖先图的分布进行采样，并在人类帮助下大大提高推理质量。
