নটিয়ার্স (NOTEARS): কার্যকারণ কাঠামোর শিক্ষণের জন্য অবিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশন
নটিয়ার্স (NOTEARS: Acyclicity Regression Structure) হলো একটি কার্যকারণ কাঠামো শিক্ষণ অ্যালগরিদম যা জেং, আরাগাম, রবিকুমার এবং জিং কর্তৃক ২০১৮ সালে নিউরআইপিএস (NeurIPS)-এ প্রবর্তিত হয়েছিল। এটি পর্যবেক্ষণমূলক ডেটা থেকে একটি নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ (DAG) শেখার জন্য সম্মিলিতভাবে কঠিন সমস্যাটিকে একটি অবিচ্ছিন্ন, মসৃণ অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে পুনর্গঠন করে, যা স্ট্যান্ডার্ড গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক সলভার ব্যবহার সক্ষম করে এবং গ্রাফ স্পেসের উপর ব্যাপক সম্মিলিত অনুসন্ধানের প্রয়োজনীয়তা দূর করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). NOTEARS Continuous DAG Structure Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/notears
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesian Networkবেইসীয়↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →