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发展中国家程序化环岛生成的概率生成建模
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
GFlowCausal是一种新方法，通过逐步添加直接边将图搜索问题转变为生成问题，从而从观测数据中学习一个DAG，并使用基于可传递闭包的即插即用模块确保高效的采样。该方法在理论和实验上都表现出显著优势，并且在大规模设置下也表现良好。
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关键要点
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提出了一种名为 GFlowCausal 的新方法。
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该方法通过逐步添加直接边将图搜索问题转变为生成问题。
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从观测数据中学习一个有向无环图 (DAG)。
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使用基于可传递闭包的即插即用模块确保高效的采样。
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理论分析表明该模块能够有效保证无环特性和最终状态与完全连接图之间的一致性。
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实验结果显示该方法具有显著优势。
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在大规模设置下也表现良好。
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