面向非时间序列数据的物理系统
机器学习
2020-10-08 v1
摘要
我们提出了一种新颖方法，通过神经网络关于输入变量的雅可比矩阵将机器学习与因果结构学习相连接。在本文中，我们将基于雅可比的方法扩展到物理系统，这是人类探索和推理世界的方法，也是因果性的最高层次。通过用 Neural ODE 进行函数拟合，我们可以从函数中读出因果结构。该方法还对图节点的连续邻接矩阵施加了重要的无环约束，并显著降低了图搜索空间的计算复杂度。
引用
@article{arxiv.2010.03206,
title = {Physical System for Non Time Sequence Data},
author = {Xiongren Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.03206},
year = {2020}
}