统计因果模型

可在数据限制下训练高维因果结构，德国DZNE团队提出一种深度神经架构

编辑 | 萝卜皮因果学习是科学人工智能的一个关键挑战，因为它使研究人员能够超越纯粹的相关或预测分析，学习潜在的因果关系，这对于科学理解以及广泛的下游任务非常重要。受新兴生物医学问题的启发，德国神经退行性疾病中心（German Center for Neurodegenerative Diseases，DZNE）的研究人员提出了一种深度神经架构，用于从高维数据和先验因果知识的组合中学习变量之间的因果关系。该团队将卷积神经网络和图神经网络结合在因果风险框架内，提供了一种在高维、噪声和数据限制条件下明显有效的方法，这些条