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Combining Wasserstein-1 and Wasserstein-2 proximals: robust manifold learning via well-posed generative flows
要約 $f$ダイバージェンスのWasserstein近接正則化を通じて低次元多様 … 続きを読む
Designing Decision Support Systems Using Counterfactual Prediction Sets
要約 分類タスク用の意思決定支援システムは、主に、グラウンド トゥルース ラベル … 続きを読む
SKADA-Bench: Benchmarking Unsupervised Domain Adaptation Methods with Realistic Validation
要約 教師なしドメイン適応 (DA) は、ラベルの付いたソース ドメインでトレー … 続きを読む
Effective Bayesian Causal Inference via Structural Marginalisation and Autoregressive Orders
要約 ベイジアン因果推論 (BCI) は、因果モデルの事後平均化によって、真の因 … 続きを読む
Identification and Estimation of the Bi-Directional MR with Some Invalid Instruments
要約 我々は、双方向メンデルランダム化 (MR) における純粋な観察データから因 … 続きを読む
Meta-Analysis with Untrusted Data
要約 [完全な要約については論文を参照してください] メタ分析は、科学的な質問に … 続きを読む
Identifying macro conditional independencies and macro total effects in summary causal graphs with latent confounding
要約 動的システムにおける因果関係を理解することは、疫学、経済学、生物学を含む多 … 続きを読む
End-To-End Causal Effect Estimation from Unstructured Natural Language Data
要約 介入の効果を知ることは人間の意思決定にとって重要ですが、因果関係の推定のた … 続きを読む
A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference
要約 二重ロバスト学習は、傾向スコアと結果モデリングを統合することにより、観察デ … 続きを読む
The diameter of a stochastic matrix: A new measure for sensitivity analysis in Bayesian networks
要約 ベイジアンネットワークは、その解釈可能性と異種情報を含む柔軟性から、リスク … 続きを読む