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      基于因果反饋的缺失數(shù)據(jù)集因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)

      2024-06-01 12:57:02馬從鋰黃飛虎弋沛玉王琳娜彭艦
      關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)

      馬從鋰 黃飛虎 弋沛玉 王琳娜 彭艦

      摘 要: 因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)是因果推斷的重要部分,其目標(biāo)是揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在的生成機制,并以有向無環(huán)圖的形式表示. 然而關(guān)于因果關(guān)系發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有方法很少考慮到觀察數(shù)據(jù)存在缺失值的情況. 在實際場景中,大量數(shù)據(jù)集存在缺失值,因此估計缺失數(shù)據(jù)集中的因果關(guān)系成為一個亟需解決的問題. 本文提出了一種新的基于因果反饋的算法實現(xiàn)關(guān)于缺失數(shù)據(jù)集的因果關(guān)系發(fā)現(xiàn),其中生成對抗網(wǎng)絡(luò)被用于估計缺失數(shù)據(jù)集的分布,并利用基于Actor-Critic 的因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)模塊搜索最優(yōu)因果圖,設(shè)計了一個基于擴展貝葉斯信息準(zhǔn)則的自定義獎勵函數(shù),引入分類誤差引導(dǎo)模型加速探索過程,提升模型穩(wěn)定性. 在模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)上進行的大量實驗結(jié)果表明,本文提出的方法在不同數(shù)據(jù)缺失率下優(yōu)于現(xiàn)有方法.

      關(guān)鍵詞: 深度學(xué)習(xí); 缺失數(shù)據(jù)補全; 因果關(guān)系發(fā)現(xiàn); 有向無環(huán)圖

      中圖分類號: TP183 文獻標(biāo)志碼: A DOI: 10. 19907/j. 0490-6756. 2024. 022002

      1 引言

      因果推斷被用來揭示事物的內(nèi)在生成機制、發(fā)現(xiàn)事物的運行規(guī)律,在統(tǒng)計學(xué)、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、法學(xué)等眾多領(lǐng)域中都有應(yīng)用[1]. 因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)是因果推斷領(lǐng)域非常重要的分支,旨在從數(shù)據(jù)中推導(dǎo)出一個因果關(guān)系模型,以揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在生成機制[2].

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