Vi presenterar en icke-parametrisk Bayesiansk strategi för att strukturera lärandet med dolda orsaker. Tidigare Bayesian behandlingar av detta problem definierar en tidigare över antalet dolda orsaker och använder algoritmer såsom reversibel hopp Markov kedja Monte Carlo för att flytta mellan lösningar. Däremot antar vi att antalet dolda orsaker är obegränsade, men bara ett begränsat antal påverkar observerbara variabler. Detta gör det möjligt att använda en Gibbs-provtagare för att uppskatta fördelningen över kausala strukturer. Vi utvärderar prestandan hos båda tillvägagångssätten för att upptäcka dolda orsaker i simulerade data, och använder vår icke-parametriska metod för att upptäcka dolda orsaker i en verklig medicinsk datauppsättning.
I REF, oändligt antal dolda orsaker efter samma Bernoulli distribution antas.
A Non-Parametric Bayesian Method for Inferring Hidden Causes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}