BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-21T00:00:00Z 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。 📝 内容提要 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。 🏷️ 标签 人类帮助 因果祖先图 推理质量 生成流网络 重要性采样 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
