Vi presenterar den strukturella Agnostic Model (SAM), ett ramverk för att uppskatta end-to-end icke-acykliska kausal grafer från observationsdata. I ett nötskal implementerar SAM ett kontradiktoriskt spel där en separat modell genererar varje variabel, givet verkliga värden från alla andra. Tillsammans försöker en discriminator skilja mellan den gemensamma fördelningen av verkliga och genererade prover. Slutligen, en gleshet straff tvingar varje generator att överväga endast en liten delmängd av variablerna, vilket ger ett glest orsakssamband diagram. SAM skalar lätt till hundratals variabler. Våra experiment visar den senaste prestandan hos SAM om att upptäcka kausala strukturer och modellering interventioner, i både acykliska och icke-acykliska grafer.
I REF föreslås en GAN-metod (generativt kontradiktoriskt nätverk), där en separat generativ modell tillämpas på varje variabel och en discriminator används för att skilja mellan den gemensamma fördelningen av verkliga och genererade prover.
SAM: Structural Agnostic Model, Causal Discovery and Penalized Adversarial Learning
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}