https://wiki.swarma.org/index.php?action=history&feed=atom&title=%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E8%A1%A8%E5%BE%81%E5%AD%A6%E4%B9%A0 2026-11-03T14:04:55Z 本wiki的该页面的版本历史 MediaWiki 1.35.0 https://wiki.swarma.org/index.php?title=%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E8%A1%A8%E5%BE%81%E5%AD%A6%E4%B9%A0&diff=33135&oldid=prev 2022-07-24T14:58:52Z

<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2022年7月24日 (日) 14:58的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >第1行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第1行：</td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">此词条由因果科学读书会词条梳理志愿者我是猫（74989）翻译审校，未经专家审核，带来阅读不便，请见谅。</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== 定义 ==</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== 定义 ==</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>因果表征学习是指从海量数据中学习，可以用于因果模型的表征，即将图像这样的原始数据转化为可用于因果模型的结构化变量，解决将知识转移到新问题上的能力，是连接因果科学与机器学习的桥梁，是构建下一代更强大AI的重要突破领域。</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>因果表征学习是指从海量数据中学习，可以用于因果模型的表征，即将图像这样的原始数据转化为可用于因果模型的结构化变量，解决将知识转移到新问题上的能力，是连接因果科学与机器学习的桥梁，是构建下一代更强大AI的重要突破领域。</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2022年7月24日 (日) 14:57的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l12" >第12行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第12行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== 因果模型的层次 ==</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== 因果模型的层次 ==</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>谈及对自然现象建模，自然而然就可想到黄金标准——微分方程组。它根据时间的演变建模物理机制，可以让我们预测物理系统未来的行为，推断干预的效果以及预测变量间的统计相关性；还可以提供物理本质，让我们可以解读因果结构。如果说微分方程是对物理系统全面详尽的表述，那么统计模型(Statistical Model)可被看作表面的粗糙的描述。它无法预测干预的效果，但是的优点在于通常可以从观察数据中学习，而前者通常需要专家来提出。因果建模则存在于这两个极端之间，它期望能够像物理模型一样预测干预的效果，但同时可以在一些假设下，通过数据驱动的方法找到这样的模型，来取代专家知识。基于上文的表述，表一给出了模型的分类与层级，并且给出了分级的依据——越高层的模型拥有更多更强的能力，这些能力从低到高分别是：在i.i.d.条件下预测的能力，在分布偏移/干预下预测的能力，回答反事实问题的能力，是否蕴含物理本质。接下来首先讨论这些能力，并在下一个章节具体解析统计模型与因果模型的区别。具体地说，基于统计模型的机器学习模型只能建模相关关系，而相关关系往往会随着数据分布的变化而变化；而因果模型所建模的因果关系则是更本质的，反应数据生成机制的关系，这样的关系是更鲁棒的，具有OOD泛化的能力。</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>谈及对自然现象建模，自然而然就可想到黄金标准——微分方程组。它根据时间的演变建模物理机制，可以让我们预测物理系统未来的行为，推断干预的效果以及预测变量间的统计相关性；还可以提供物理本质，让我们可以解读因果结构。如果说微分方程是对物理系统全面详尽的表述，那么统计模型(Statistical Model)可被看作表面的粗糙的描述。它无法预测干预的效果，但是的优点在于通常可以从观察数据中学习，而前者通常需要专家来提出。因果建模则存在于这两个极端之间，它期望能够像物理模型一样预测干预的效果，但同时可以在一些假设下，通过数据驱动的方法找到这样的模型，来取代专家知识。基于上文的表述，表一给出了模型的分类与层级，并且给出了分级的依据——越高层的模型拥有更多更强的能力，这些能力从低到高分别是：在i.i.d.条件下预测的能力，在分布偏移/干预下预测的能力，回答反事实问题的能力，是否蕴含物理本质。接下来首先讨论这些能力，并在下一个章节具体解析统计模型与因果模型的区别。具体地说，基于统计模型的机器学习模型只能建模相关关系，而相关关系往往会随着数据分布的变化而变化；而因果模型所建模的因果关系则是更本质的，反应数据生成机制的关系，这样的关系是更鲁棒的，具有OOD泛化的能力。[[文件:建模频谱·.png]]</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">=== </del>[[文件:建模频谱·.png]] <del class="diffchange diffchange-inline">===</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>=== 在独立同分布条件下预测的能力 ===</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>=== 在独立同分布条件下预测的能力 ===</div></td></tr> </table>

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