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因果涌现
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2024年9月1日 (星期日)
→因果表示学习
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|-
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|因果表示学习||由真实生活中某些因果机制产生的原始数据||因果表征||因果机制||表征||预测损失,解纠缠||寻找原始数据的最优表示,以确保通过表示可以实现独立的因果机制
|因果表示学习||由真实生活中某些因果机制产生的原始数据||因果表征||因果机制||表征||预测损失,解纠缠||寻找原始数据的最优表示,以确保通过表示可以实现独立的因果机制
+
|}
+
+
{| class="wikitable"
+
|+因果涌现识别与因果表示学习的比较
+
|-
+
!方法!!因果涌现识别!!因果表示学习
+
|-
+
|数据||微观状态的观测(时间序列)||由真实生活中某些因果机制产生的原始数据宏观状态
+
|-
+
||隐变量||宏观状态||因果表征
+
|-
+
||因果机制||宏观动力学||因果机制
+
|-
+
|数据和隐变量之间的映射||粗粒化函数||表征
+
|-
+
|因果关系优化||EI最大化||预测损失,解纠缠
+
|-
+
|目标||寻找一个有效的粗粒化策略以及具有强因果效应的宏观动力学||寻找原始数据的最优表示,以确保通过表示可以实现独立的因果机制
|}
|}
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