Fugu-MT 論文翻訳(概要): An overview of the quantitative causality analysis and causal graph reconstruction based on a rigorous formalism of information flow

論文の概要: An overview of the quantitative causality analysis and causal graph reconstruction based on a rigorous formalism of information flow

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14839v1
Date: Fri, 31 Dec 2021 11:34:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-03 19:08:26.031229
Title: An overview of the quantitative causality analysis and causal graph reconstruction based on a rigorous formalism of information flow
Title（参考訳）: 情報フローの厳密な形式性に基づく定量的因果解析と因果グラフ再構成の概観
Authors: X. San Liang
Abstract要約: 現在、データからの因果関係の推測は人工知能において重要な分野となっている。過去16年間、因果解析は第一原理から独立して発展してきた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Inference of causal relations from data now has become an important field in artificial intelligence. During the past 16 years, causality analysis (in a quantitative sense) has been developed independently in physics from first principles. This short note is a brief summary of this line of work, including part of the theory and several representative applications.
Abstract（参考訳）: 現在、データからの因果関係の推測は人工知能の重要な分野となっている。過去16年間、因果解析(定量的な意味で)は物理学において第一原理から独立して開発された。この短い注記は、理論の一部といくつかの代表的な応用を含む、この一連の研究の要約である。

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