Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Structure Learning by Using Intersection of Markov Blankets

論文の概要: Causal Structure Learning by Using Intersection of Markov Blankets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00227v1
Date: Sat, 1 Jul 2023 05:18:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-05 17:23:26.001065
Title: Causal Structure Learning by Using Intersection of Markov Blankets
Title（参考訳）: マルコフブランケットの交点を利用した因果構造学習
Authors: Yiran Dong and Chuanhou Gao
Abstract要約: 内因性および外因性マルコフ・ブランケッツ・インターセクション(EEMBI)と呼ばれる新しい因果構造学習アルゴリズムを導入する。 EEMBIはベイジアンネットワークと構造因果モデル(SCM)の性質を組み合わせる我々は,PCアルゴリズムの最後のステップをEEMBIに統合するEEMBI-PCの拡張版を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we introduce a novel causal structure learning algorithm called Endogenous and Exogenous Markov Blankets Intersection (EEMBI), which combines the properties of Bayesian networks and Structural Causal Models (SCM). Furthermore, we propose an extended version of EEMBI, namely EEMBI-PC, which integrates the last step of the PC algorithm into EEMBI.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイジアンネットワークと構造因果モデル(SCM)の特性を組み合わせた,内因性および外因性マルコフブランケット間断面積(EEMBI)と呼ばれる新しい因果構造学習アルゴリズムを提案する。さらに,PCアルゴリズムの最後のステップをEEMBIに統合するEEMBI-PCの拡張版を提案する。

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