人工智能和因果推理阐述了人工智能(AI)和因果推理之间关系的最新发展。尽管人工智能取得了重大进展,但我们仍然面临着人工智能发展中的一个巨大挑战,即理解智能背后的机制,包括推理、计划和想象。理解、迁移和概括是提高智能的主要原则。因果推理是理解的一个关键组成部分。因果推理包括干预、领域转移学习、时间结构和反事实思维等概念,是理解因果关系和推理的主要概念。不幸的是,这些因果关系的重要组成部分经常被机器学习忽略,这导致了深度学习的一些失败。人工智能和因果推理包括:(1)将人工智能技术作为因果分析的主要工具;(2)将因果概念和因果分析方法应用于解决人工智能问题。这本书的目的是填补人工智能和现代因果分析之间的空白,进一步促进人工智能革命。这本书是理想的研究生和研究人员在人工智能,数据科学,因果推理,统计,基因组学,生物信息学和精准医学。

https://www.routledge.com/Artificial-Intelligence-and-Causal-Inference/Xiong/p/book/9780367859404

涵盖三种类型的神经网络,制定深度学习作为最优控制问题。 * 非线性中介的深度学习与工具变量因果分析。 * 因果网络的构建是一个连续优化问题。 * Transformer和注意力用于图的编码解码。RL用于推断大型因果网络。 * 使用VAE、GAN、神经微分方程、回归神经网络(RNN)和RL来估计反事实的结果。 * 网络干扰下基于人工智能的个体化治疗效果估计方法。

成为VIP会员查看完整内容
203

相关内容

人工智能(Artificial Intelligence, AI )是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支。
专知会员服务
88+阅读 · 2021年9月5日
【2021新书】概率图模型:原理与应用,370页pdf
专知会员服务
224+阅读 · 2021年5月26日
最新《因果推断导论: 从机器学习视角》新书稿,132页pdf
专知会员服务
272+阅读 · 2020年8月25日
【经典书】人工智能及机器学习导论,457页pdf
专知会员服务
157+阅读 · 2020年7月5日
【新书】感知和行动的贝叶斯模型,348页pdf
因果推理学习算法资源大列表
专知
26+阅读 · 2019年3月3日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月17日
Arxiv
12+阅读 · 2021年8月19日
Arxiv
25+阅读 · 2018年8月19日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员