論文の概要: Enes Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24436v2
• Date: Sun, 29 Mar 2026 10:09:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 13:48:18.806405
• Title: Enes Causal Discovery
• Title（参考訳）: Enes Causal Discovery
• Authors: Alexis Kafantaris,
• Abstract要約: 提案したアーキテクチャは専門家の混合であり、因果関係のようなモデルエンティティをよりパラメータ化することができる。 ニューロンを実装することによって、ニューラルネットワークを活用する試みは、このデータセットにとって大きな課題となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enes The proposed architecture is a mixture of experts, which allows for the model entities, such as the causal relationships, to be further parameterized. More specifically, an attempt is made to exploit a neural net as implementing neurons poses a great challenge for this dataset. To explain, a simple and fast Pearson coefficient linear model usually achieves good scores. An aggressive baseline that requires a really good model to overcome that is. Moreover, there are major limitations when it comes to causal discovery of observational data. Unlike the sachs one did not use interventions but only prior knowledge; the most prohibiting limitation is that of the data which is addressed. Thereafter, the method and the model are described and after that the results are presented.
• Abstract（参考訳）: Enes 提案されたアーキテクチャは専門家の混成であり、因果関係のようなモデルエンティティをよりパラメータ化することができる。 具体的には、ニューロンを実装することで、ニューラルネットワークを活用する試みが、このデータセットに大きな課題をもたらします。 説明として、単純で高速なピアソン係数線形モデルは通常良いスコアを得る。 本当に優れたモデルを必要とする攻撃的なベースラインは、その通りです。 さらに、観測データの因果的発見には大きな制限がある。 ザックとは異なり、介入は使用せず、事前知識のみを使用しており、最も禁止されているのは、対処されるデータの介入である。 その後、その方法とモデルを記述し、その結果を提示する。

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