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异步策略的强化因果发现方法
1
作者
张英
郭辉
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2024年第4期356-368,共13页
研究和发掘事物之间的因果关系是数据科学的核心问题之一。针对因果发现面临着搜索空间超指数量级增长、评价指标低、收敛速度慢且效果差等问题,本文提出一种基于异步策略的强化因果发现方法。首先采用自注意力机制的编码器和单层解码...
研究和发掘事物之间的因果关系是数据科学的核心问题之一。针对因果发现面临着搜索空间超指数量级增长、评价指标低、收敛速度慢且效果差等问题,本文提出一种基于异步策略的强化因果发现方法。首先采用自注意力机制的编码器和单层解码器模型探索数据之间的因果关系;其次,改进强化学习模型中的结构约束,并基于异步优势算法更新网络模型参数;最后,搜索、输出最大奖励的有向无环图。通过实验对比验证了该方法的良好性能。
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关键词
因果
关系
有向无环图
强化因果发现
结构约束
异步优势算法
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职称材料
题名
异步策略的强化因果发现方法
1
作者
张英
郭辉
机构
宁夏大学信息工程学院
出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2024年第4期356-368,共13页
基金
宁夏自然科学基金资助项目(2021AAC03117)。
文摘
研究和发掘事物之间的因果关系是数据科学的核心问题之一。针对因果发现面临着搜索空间超指数量级增长、评价指标低、收敛速度慢且效果差等问题,本文提出一种基于异步策略的强化因果发现方法。首先采用自注意力机制的编码器和单层解码器模型探索数据之间的因果关系;其次,改进强化学习模型中的结构约束,并基于异步优势算法更新网络模型参数;最后,搜索、输出最大奖励的有向无环图。通过实验对比验证了该方法的良好性能。
关键词
因果
关系
有向无环图
强化因果发现
结构约束
异步优势算法
Keywords
causal relationship
directed acyclic graph
reinforcement causal discovery
structural constraint
asynchronous dominance algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
异步策略的强化因果发现方法
张英
郭辉
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2024
0
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