不确定下序贯决策制定的因果解释
计算机视觉与模式识别
2022-06-01 v1 机器学习
机器学习
摘要
我们引入一种基于研究充分的结构因果模型因果推理范式构建的、针对随机序贯决策系统的因果解释新框架。这一单一框架可识别智能体动作的多种语义不同的解释——这是先前无法做到的。本文中，我们基于该框架建立了使用马尔可夫决策过程进行因果推断的精确方法与若干近似技术，随后给出了精确方法的适用性结果及一些运行时间界限。我们讨论了若干场景以阐明框架的灵活性，以及与人受试者实验的结果，证实了该方法的益处。
引用
@article{arxiv.2205.15463,
title = {Few-Shot Diffusion Models},
author = {Giorgio Giannone and Didrik Nielsen and Ole Winther},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.15463},
year = {2022}
}