「62D20」カテゴリーアーカイブ

Causal Deep Learning

投稿日: 2025年1月3日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、因果的ディープ ニューラル ネットワークのセットを導出します。そ … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 15A09, 15A69, 15A72, 62D20, 62H25, 62H30, 62H35, 62J10, 68T45, cs.AI, cs.CV, cs.LG, G.3, stat.ML | Causal Deep Learning はコメントを受け付けていません

Computational Hypergraph Discovery, a Gaussian Process framework for connecting the dots

投稿日: 2023年11月29日 作成者: jarxiv

要約 ほとんどの科学的課題は、関数近似の複雑さの次の 3 つのレベルのいずれかに … 続きを読む →

カテゴリー: 15A83, 46E22, 62A09, 62D20, 62H22, 62J02, 65S05, 68R10, 90C35, 94C15, cs.AI, cs.LG, cs.NA, cs.SI, math.NA, stat.ML | Computational Hypergraph Discovery, a Gaussian Process framework for connecting the dots はコメントを受け付けていません

Estimating large causal polytrees from small samples

投稿日: 2023年7月27日 作成者: jarxiv

要約 比較的小さな ID から大きな因果ポリツリーを推定する問題を考えます。 サ … 続きを読む →

カテゴリー: 62D20, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Estimating large causal polytrees from small samples はコメントを受け付けていません

Leveraging Factored Action Spaces for Off-Policy Evaluation

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 オフポリシー評価 (OPE) は、実行されたシーケンスから収集されたデータ … 続きを読む →

カテゴリー: 60J10, 62D05, 62D20, 62P10, cs.AI, cs.LG, G.3, stat.ML | Leveraging Factored Action Spaces for Off-Policy Evaluation はコメントを受け付けていません

Image-based Treatment Effect Heterogeneity

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 ランダム化比較試験（RCT）は、介入の平均治療効果（ATE）を推定するため … 続きを読む →

カテゴリー: 62D20, cs.LG, I.2.0, stat.ME | Image-based Treatment Effect Heterogeneity はコメントを受け付けていません

Estimating Causal Effects Under Image Confounding Bias with an Application to Poverty in Africa

投稿日: 2023年2月16日 作成者: jarxiv

要約 因果関係の観察研究には、交絡因子の調整が必要です。 これらの要因が明確に定 … 続きを読む →

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