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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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因果涌现识别与因果表示学习的比较
+
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因果表示学习与因果涌现识别的比较
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!对比!!
因果涌现识别
!!
因果表示学习
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!对比!!
因果表示学习
!!
因果涌现识别
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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'''
||由真实生活中某些因果机制产生的原始数据宏观状态
||微观状态的观测(时间序列)
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||'''隐变量'''||
宏观状态
||
因果表征
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||'''隐变量'''||
因果表征
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宏观状态
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||'''因果机制'''||
宏观动力学
||
因果机制
+
||'''因果机制'''||
因果机制
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宏观动力学
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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'''||
表征
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粗粒化函数
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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'''||
预测损失,解纠缠
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EI最大化
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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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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
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