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官方账号arXiv cs.LG@Shrenik Zinage
推荐理由：论文提出SVI-DAG，用归一化流建模边依赖，在贝叶斯DAG学习里不确定性量化赢过5个基线，结构精度也没落下。
SVI-DAG
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8月6日
09:27
SVI-DAG是一种基于结构化变分推断的贝叶斯因果发现方法，利用归一化流建模边之间的依赖关系。该方法通过斯坦变分梯度下降更新节点势，并使用无环性空间中的核函数缓解ELBO优化中的模式寻求行为。在5种先进的贝叶斯DAG学习方法对比中，SVI-DAG在不确定性量化上表现更优，同时结构精度保持竞争力。该方法还支持将领域知识作为归纳偏置纳入搜索过程。