تخطٍّ إلى المحتوىScholarGate
المكتبةمكتبتيالمنضدةReview Studioالمساعد
تسجيل الدخول
NOTEARS/الدليل
سجل دليل المنهج

NOTEARS

NOTEARS (No Tears: Acyclicity Regression Structure) is a causal structure learning algorithm introduced by Zheng, Aragam, Ravikumar, and Xing in 2018 at NeurIPS. It reformulates the combinatorially hard problem of learning a directed acyclic graph (DAG) from observational data as a continuous, smooth optimization problem, enabling the use of standard gradient-based solvers and removing the need for exhaustive combinatorial search over graph space.

Sources recorded, not reviewed

سجل المصدر

تم نسخ الاستشهادات حرفيًا من سجل مصدر المنهج. لا يُستدل على أي تحقق على مستوى الادعاء منها.

NOTEARS Continuous DAG Structure Learning
سجل منهج تصنيفي · ml-model / causal-inference
  • Zheng, X., Aragam, B., Ravikumar, P., & Xing, E. P. (2018). DAGs with NO TEARS: Continuous optimization for structure learning. Advances in Neural Information Processing Systems, 31. · URL
فتح المنهج الكامل

الادعاءات المنسقة

تم حفظ الادعاءات في دفتر الأستاذ الخاص بالأدلة، ولكل منها تقييمها الخاص.

لا توجد ادعاءات منسقة بعد

هذه الواجهة لا تخترع تقييمًا للادعاء عندما لا يكون دفتر الأستاذ يحتوي على واحد.

المنهجيات ذات الصلة

تم إنشاؤها من الرسم البياني للمنهج وتظهر كعلاقات مقترحة آليًا - لا يُستدل على أي ادعاء دليل.

See alsoBayesian Networkmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

حالة الدليل

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

المصادر

تم تسجيل 1 استشهاد، تم نسخه من سجل مصدر المنهج.

الإجراءات

فتح صفحة المنهج
ScholarGate

مكتبة مرجعية يتصدّرها المحتوى لطرق البحث — ما كل طريقة، وكيف تعمل، ومن أين جاءت.

بيانات مفتوحة (CC-BY)

اكتشف

  • المكتبة
  • ابحث في الطرق…
  • تصفّح حسب المجال
  • المجالات
  • الرحلة
  • قارن
  • أي طريقة؟

مرجع

  • المواضيع
  • الأطلس
  • المسرد
  • المنهجية
  • الفلسفة

مساحة العمل

  • مكتبتي
  • المنضدة
  • محادثة

الشركة

  • حول
  • الأسعار
  • اتصل بنا
  • اقترح طريقة

المداخل مجمَّعة من مصادر منشورة لأغراض مرجعية. ويبقى التحقق من دقة أي معلومة ومدى ملاءمتها لاستخدامك الخاص مسؤوليتك وحدك.

© 2026 ScholarGate · مكتبة مرجعية لطرق البحث
  • الخصوصية
  • ملفات تعريف الارتباط
  • الشروط
  • حذف الحساب