The aim of this paper is to offer the first systematic exploration and definition of equivalent causal models in the context where both models are not made up of the same variables. The idea is that two models are equivalent when they agree on all "essential" causal information that can be expressed using their common variables. I do so by focussing on the two main features of causal models, namely their structural relations and their functional relations. In particular, I define several relations of causal ancestry and several relations of causal sufficiency, and require that the most general of these relations are preserved across equivalent models.


翻译:本文件的目的是,在两个模型并非由相同变量组成的情况下,首次系统地探讨和界定等同因果模型,设想是,当两个模型商定所有“基本”因果信息时,只要它们能够用共同变量表示,两个模型就是等同的,我这样做的办法是着重探讨因果模型的两个主要特征,即结构关系和功能关系,特别是我界定了因果祖先的若干关系和因果充分性的若干关系,并要求这些关系中最一般的关系在等同模型之间保持。

5
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
最新【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月24日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
因果关联学习,Causal Relational Learning
专知会员服务
182+阅读 · 2020年4月21日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年2月11日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月4日
Arxiv
21+阅读 · 2019年8月21日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
最新【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月24日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
因果关联学习,Causal Relational Learning
专知会员服务
182+阅读 · 2020年4月21日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员