可在数据限制下训练高维因果布局，德国DZNE团队提出一种深度神经架构
编辑 | 萝卜皮因果进修是科学人工智能的一个枢纽挑战，因为它使钻研职员能够超越纯粹的相关或预测分析，进修潜在的因果关系，这对于科学理解以及广泛的下游任务非常重要。受新兴生物医学题目的启发，德国神经退行性疾病中心（German Center for Neurodegenerative Diseases，DZNE）的钻研职员提出了一种深度神经架构，用于从高维数据和先验因果常识的组合中进修变量之间的因果…- 9
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统计因果模型
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