【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出一种新颖的基于梯度的方法，用于从观察数据中对抗学习因果结构。
技术介绍
1、在机器学习和数据挖掘领域，从观察数据中学习因果结构是一个重要的研究方向。因果关系是客观世界中事物之间最为基本和重要的联系之一，揭示和理解数据中的因果结构对于许多应用领域具有重要意义，如医学、生物学、经济学等。在因果结构学习中，有向无环图(directed acyclic graph，简称dag)是一个非常重要的概念。它们用于表示变量之间的因果关系，其中每个节点代表一个变量，而箭头则代表因果关系的方向。在dag中，如果存在一条从节点a指向节点b的路径，那么我们可以说a是b的原因。dag的一个关键特性是它们不包含任何环路，这意味着不存在一个变量序列，使得第一个变量既是序列中最后一个变量的原因，也是结果。这个特性使得dag成为了表示因果结构的理想工具，因为它可以清晰地展示变量之间的因果关系。
2、现有的基于分数因果结构发现算法有两种实现方法，一类是基于组合优化的方法，一类是连续优化方法。由于有向图的数量随着节点数量的增加呈现出指数级增长，这就...
【技术保护点】
1.一种用于从观察数据中对抗学习因果结构的方法，该方法包括：构建一个非线性结构方程模型；利用神经网络捕捉数据中的复杂关系，使用变分后验分布来逼近实际的后验分布；引入判别器以区分编码器生成的隐变量与先验分布，优化判别器采用对抗学习并包含梯度惩罚项以确保训练稳定性和数据生成机制的有效性；通过引入拉格朗日乘子和罚项参数的增广拉格朗日函数来处理非线性等式约束，从而确保所学图结构是有向无环的；具体步骤如下：
2.根据权利1所属一种用于从观察数据中对抗学习因果结构的方法，其特征在于：所述s2中通过编码器和解码器实现对观测数据先验分布p(z)的学习，其中编码器用于将观测...
【技术特征摘要】
1.一种用于从观察数据中对抗学习因果结构的方法，该方法包括：构建一个非线性结构方程模型；利用神经网络捕捉数据中的复杂关系，使用变分后验分布来逼近实际的后验分布；引入判别器以区分编码器生成的隐变量与先验分布，优化判别器采用对抗学习并包含梯度惩罚项以确保训练稳定性和数据生成机制的有效性；通过引入拉格朗日乘子和罚项参数的增广拉格朗日函数来处理非线性等式约束，从而确保所学图结构是有向无环的；具体步骤如下：
2.根据权利1所属一种用于从观察数据中对抗学习因果结构的方法，其特征在于：所述s2中通过编码器和解码器实现对观测数据先验分布p(z)的学习，其中编码器用于将观测数据映射到一个潜在空间，并输出潜在表示z，解码器用于将潜在表示z重构为观测数据。其中损失函数为：
3.根据...
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