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【剑桥大学博士论文】可识别的因果表示学习:无监督、多视图和多环境
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大数据
· 2024-06-30 17:00
来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本论文将因果关系与表示学习的思想结合在一起。因果模型通过描述每个变量受其直接原因影响的机制,提供了对复杂系统的丰富描述。本论文将因果关系与表示学习的思想结合在一起。因果模型通过描述每个变量受其直接原因影响的机制,提供了对复杂系统的丰富描述。因果模型支持对系统部分进行操作的推理,捕捉各种干预分布,从而有望解决人工智能(AI)的一些开放性挑战,如规划、在变化环境中的知识迁移或对分布变化的鲁棒性。然而,因果模型在AI中更广泛应用的一个关键障碍是需要预先指定相关变量,而这通常不适用于现代AI系统处理的高维、非结构化数据。同时,机器学习(ML)在自动提取此类复杂数据的有用和紧凑表示方面非常成功。因果表示学习(CRL)旨在通过学习具有因果模型语义 ………………………………
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