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结构因果模型径路评述

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近三十年因果研究取得了长足的进步,除了被誉为"统计学因果推断革命"的潜在结果模型,还有朱迪亚·珀尔所主导的结构因果模型.这个理论在深刻改变社会科学、神经科学和行为科学研究范式的同时,也走出了一条不同于(同时也裨益于)机器学习(深度学习)智能研究的新思路,为人工智能进入"小数据、大任务"的范式发展提供了可能性与光照.本文将对结构因果模型的根本设想、数学化进程及其人工智能愿景做细致地评述.
A Review of Structural Causal Models

吴小安、张瑜

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西北工业大学马克思主义学院,陕西西安,710072

西北工业大学陕西省舆情信息研究中心,陕西西安,710199

北京大学哲学系,北京,100871

贝叶斯网络 结构因果模型 因果推断引擎 do-演算

国家社科基金后期教育部人文社会科学项目中央高校基本科研业务费专项

21FZXB04021XJC720002G2021KY05109

2022

10.15994/j.1000-0763.2022.05.015

自然辩证法通讯
中国科学院研究生院

自然辩证法通讯

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子：0.374
ISSN：1000-0763
年,卷(期)：2022.44(5)
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