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第468行： − − {| class="wikitable" − |+因果涌现识别与因果表示学习的比较 − |- − !方法!!数据!!隐变量!!因果机制!!数据和隐变量之间的映射!!因果关系优化!!目标 − |- − |因果涌现识别||微观状态的观测(时间序列)||宏观状态||宏观动力学||粗粒化函数||EI最大化||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 − |- − |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 − |} 第484行：
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→因果表示学习
为了更好地对比因果表示学习和因果涌现识别任务，我们列出了下表：
为了更好地对比因果表示学习和因果涌现识别任务，我们列出了下表：
{| class="wikitable" style="text-align:center;"
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!对比!!因果涌现识别!!因果表示学习
!对比!!因果涌现识别!!因果表示学习
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|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
|'''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
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||隐变量||宏观状态||因果表征
||'''隐变量'''||宏观状态||因果表征
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||因果机制||宏观动力学||因果机制
||'''因果机制'''||宏观动力学||因果机制
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|数据和隐变量之间的映射||粗粒化函数||表征
|'''数据和隐变量之间的映射'''||粗粒化函数||表征
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|因果关系优化||EI最大化||预测损失，解纠缠
|'''因果关系优化'''||EI最大化||预测损失，解纠缠
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|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
|'''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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