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因果涌现 (查看源代码)

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→‎因果表示学习

第468行：第468行：

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"~~

−

~~|+因果涌现识别与因果表示学习的比较~~

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|-

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~~!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

−

|}

{| class="wikitable" style="text-align:center;"

第484行：第474行：

!对比!!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

+

|'''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

+

||'''隐变量'''||宏观状态||因果表征

|-

−

||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

|-

−

|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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