部分非线性与循环模型中蕴含秩约束的计算
人工智能
2013-09-27 v1 机器学习
摘要
Trek 分离定理（Sullivant 等人，2010）陈述了线性有向无环图模型蕴含其协方差矩阵各子矩阵秩小于或等于任意给定 n 的充要条件，该结论对其线性系数的所有可能取值均成立。本文将 Trek 分离定理扩展为两个方面：证明了即使生成模型是部分非线性且包含某些环，相同的充要条件依然适用。这证明了将基于约束的因果搜索算法（如 BuildPureClusters 算法，Silva 等人，2006）应用于发现潜变量模型因果结构的合理性，其适用范围扩展至由更广泛类别的因果模型生成的数据，这些模型可能在潜变量之间包含非线性和循环关系。
引用
@article{arxiv.1309.7004,
title = {Calculation of Entailed Rank Constraints in Partially Non-Linear and Cyclic Models},
author = {Peter L. Spirtes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1309.7004},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twenty-Ninth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2013)