arXiv stat.ML· Gonzalo Mateos, Samuel Rey, Hamed Ajorlou, Mariano Tepper·· 3 小时前AI 评分12
伴随 DAG 学习：噪声自适应、稀疏性与非负性的作用
Concomitant DAG Learning: On the Roles of Noise Adaptivity, Sparsity, and Non-negativity
AI 导读
这篇教程综述了将 DAG 结构学习重构为邻接矩阵上连续、基于评分的估计问题的最新信号处理与优化进展，以应对无环性约束带来的组合难题及潜在混杂、异质噪声导致的不可识别性。文章介绍了伴随 DAG 估计方法，可联合推断稀疏因果结构与外生噪声水平，在异方差和分布偏移下提升鲁棒性。教程还展望了在线、非线性与神经因果发现等新兴方向。
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