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《论文阅读》CARE:通过条件图生成的共情回复因果关系推理 EMNLP 2022
论文阅读 CARE 通过条件图生成的移情反应因果关系推理 前言 简介 基础知识 Transformer Variational Graph Auto Encoder 变分图自编码器 邻接矩阵 adjacency matrix 图神经网络 G
情感对话
论文阅读
VGAE
共情回复
因果推理
因果2-潜在结果框架
因果2 潜在结果框架 摘要 从因果到统计 我们需要走多久 上一章我们从因果和统计学的关系出发 初步了解了一个经典因果框架 潜在结果框架 今天我们继续学习这个框架 图1是上周我们留下的 吃药治头疼 的数据表格 我们如何从该表格中求出平均处理效
因果推理
【论文笔记】Interventional Few-Shot Learning
概述 目前流行的meta learning fine tuning等小样本学习方法都利用外部知识进行预训练 以使模型在小样本上有好的效果 而预训练知识很可能会成为影响样本特征与标签之间的关系的混杂因素 使模型得到错误的结果 本文从因果的角度
因果推理
fewshot
迁移学习
因果3-因果图
上一章我们介绍了潜在结果模型 这一章我们尝试从图的角度理解因果 大家都有图论基础 我就不多赘述图的基本概念了 在因果图里我们主要研究DAG directed acyclic graph 有向无环图 如图1 图1 一个DAG例子 Bayesi
因果推理
机器学习
因果4-因果模型
上一章我们从统计学角度学习了贝叶斯网络中点与点的关系 并没有真正涉及因果的重要内容 因为基于的都是条件概率 没有牵扯到干预 而干预是因果很重要的操作 这一章我们从干预开始 进一步学习如何识别因果图中的因果量 首先让我们回顾并正式定义第一章中
因果推理
机器学习
java swing GUI窗口美化
一般我们写出的窗口是这个样子的 文本框和按钮都不是太美观 如果按钮是原色的就更难看了 今天发现了一个更加美观的窗口模式 可以发现按钮和文本框都已经有了变化 给窗口润色不少 其实 只需在调用程序前加上这段代码即可 try for javax
Java
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大数据
spring boot
因果推理
因果推理(九):双重差分(Difference-in-Differences)
1 预备知识 回顾一下第二章的 unconfoundedness 假设 无混杂假设等价于 T T T到 Y Y Y之间没有畅通无阻的后门路径 在这种情况下 关联就是因果 那么可以用下面的式子计算ATE
因果推理
因果推理(八):工具变量(Intrusmental Variables)
关于因果关系的识别 前面介绍了一些方法 随机对照试验 后门调整 前门调整 do 演算 今天介绍另一种进行因果效应识别的另一种方法 工具变量 1 什么是工具变量 上面的因果图中 Z Z Z就是一个工具变量 可以利用它在 U U U观测不到的情
因果推理