Prijeđi na sadržajScholarGate
KnjižnicaMoja knjižnicaStolReview StudioAsistent
Prijavite se
NOTEARS/Dokaz
Zapis dokaza metode

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

Izvorni zapis

Citati kopirani doslovno iz izvornog zapisa metode. Ne impliciraju nikakvu provjeru na razini tvrdnje.

NOTEARS Continuous DAG Structure Learning
Taksonomski zapis metode · 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
Otvori cijelu metodu

Uređene tvrdnje

Tvrdnje pohranjene u knjigu dokaza, svaka s vlastitom procjenom.

Nema uređenih tvrdnji

Ovaj prikaz ne izmišlja procjenu tvrdnje kada knjiga dokaza nema nijednu.

Povezane metode

Generirano iz grafa metode i prikazano kao strojno predložene relacije — ne implicira se nikakva tvrdnja dokaza.

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

Status dokaza

Sources recorded, not reviewed

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

Izvori

1 zabilježen citat, kopiran iz izvornog zapisa metode.

Akcije

Otvori stranicu metode
ScholarGate

Referentna knjižnica istraživačkih metoda usmjerena na sadržaj — što je svaka metoda, kako funkcionira i odakle potječe.

Otvoreni podaci (CC-BY)

Otkrij

  • Knjižnica
  • Pretražite metode…
  • Pregled po područjima
  • Područja
  • Put
  • Usporedi
  • Koja metoda?

Referenca

  • Područja
  • Atlas
  • Pojmovnik
  • Metodologija
  • Filozofija

Radni prostor

  • Moja knjižnica
  • Stol
  • Razgovor

Tvrtka

  • O nama
  • Cijene
  • Kontakt
  • Predložite metodu

Unosi su sastavljeni iz objavljenih izvora u referentne svrhe. Provjera točnosti i prikladnosti svake informacije za vašu vlastitu upotrebu ostaje vaša odgovornost.

© 2026 ScholarGate · Referentna knjižnica istraživačkih metoda
  • Privatnost
  • Kolačići
  • Uvjeti korištenja
  • Izbriši račun