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大小无更改 、 2024年7月30日 (星期二)
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这部分简写吧,按照我们之前讨论的,只突出最后的公式。另外加入神经网络框架相关的部分,图片可以先用原论文的,等志鹏那边重画好了到时候借用他们的新图。名字上还可以用“基于信息分解的因果涌现识别”,提一句:信息分解框架中定义的信息原子难以计算,作者们推导出只需要计算互信息的近似公式。还要在某一个地方强调Rosas等人识别出来的因果涌现和Hoel等定义的因果涌现是不一样的,具体可参见“因果涌现”词条。
 
这部分简写吧,按照我们之前讨论的,只突出最后的公式。另外加入神经网络框架相关的部分,图片可以先用原论文的,等志鹏那边重画好了到时候借用他们的新图。名字上还可以用“基于信息分解的因果涌现识别”,提一句:信息分解框架中定义的信息原子难以计算,作者们推导出只需要计算互信息的近似公式。还要在某一个地方强调Rosas等人识别出来的因果涌现和Hoel等定义的因果涌现是不一样的,具体可参见“因果涌现”词条。
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* 该方法只是基于互信息计算没有考虑因果,
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Rosas他们也声称是因果涌现,是因为他们是基于格兰杰因果的。所以不能说它们完全没考虑因果,只是要比较格兰杰因果和Judea Pearl的因果。
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(已改,神经网络框架是指?图片是这个吗?)
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YMZ: 不是这张图,而是Learning Causally Emergent Representations这篇文章里的神经网络框架。不过我看了一下,因果涌现词条那里也写的非常简单,那你这里就不放图了吧,一句话说明他们也用了机器学习框架,就不提他那些数学符号了。然后这句话里引上参考文献Learning Causally Emergent Representations
      
* 基于互信息的近似方法
 
* 基于互信息的近似方法
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这句话再重新组织一下吧,不然容易让人感觉后面说的“此方法”指的是Hoel的方法。
 
这句话再重新组织一下吧,不然容易让人感觉后面说的“此方法”指的是Hoel的方法。
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* 该方法只是基于互信息计算没有考虑因果,
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Rosas他们也声称是因果涌现,是因为他们是基于格兰杰因果的。所以不能说它们完全没考虑因果,只是要比较格兰杰因果和Judea Pearl的因果。
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(已改,神经网络框架是指?图片是这个吗?)
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YMZ: 不是这张图,而是Learning Causally Emergent Representations这篇文章里的神经网络框架。不过我看了一下,因果涌现词条那里也写的非常简单,那你这里就不放图了吧,一句话说明他们也用了机器学习框架,就不提他那些数学符号了。然后这句话里引上参考文献Learning Causally Emergent Representations
    
=NIS系列=
 
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