“讨论:NIS+”的版本间的差异
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分布外泛化那个章节记得加文献和引用。 | 分布外泛化那个章节记得加文献和引用。 | ||
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=NIS+ 数学推导= | =NIS+ 数学推导= | ||
变分下界这一节比较难，你先试着写一写，后面我们可以找个时间线上讨论一下。 | 变分下界这一节比较难，你先试着写一写，后面我们可以找个时间线上讨论一下。 | ||
2024年8月2日 (五) 17:13的版本
分布外泛化那个章节记得加文献和引用。
PLL：加了两篇
崔鹏老师： Cui, Peng, Athey, et al. Stable learning establishes some common ground between causal inference and machine learning. nature machine intelligence, 2022, 4(2): 110-115
综述里面引用的：Arjovsky, M.; Bottou, L.; Gulrajani, I.; Lopez-Paz, D. Invariant risk minimization. arXiv 2019, arXiv:1907.02893 因果比相关性更好
NIS+ 数学推导
变分下界这一节比较难，你先试着写一写，后面我们可以找个时间线上讨论一下。