基于图神经网络的复杂系统结构推断:从相关性到因果|周四直播...

利用GNN从数据中自动建模复杂系统底层的网络结构有助于我们更加精确地重构复杂系统动力学,进而更加深入地理解复杂动力系统的运行机制,并对其进行准确预测、优化控制。第九期将由复旦大学赵伯林博士,分享基于相关性与因果干预的两类图神经网络的复杂系统结构推断方法。读书会将于11月7日(本周四)20:00-22:00进行,欢迎...

研究人员提出因果不可或缺状态表示概念,可用于电子商务推荐系统

通过这种方法,CIDS为推荐系统提供了更加有效和更加有针对性的状态表示,使得系统能够更精准地捕捉和响应用户的需求。总的来说,这项研究旨在提升强化学习推荐系统在动态和复杂环境中的表现,通过引入因果关系分析,使推荐系统能够更好地理解用户行为和偏好,进而提供更加个性化和精确的推荐。据王思宇介绍,因果推断作为一个...

单一系统的情况-信号与系统考研复习大全

因果性（Causality）：因果系统意味着系统的输出只与当前及过去的输入有关，而与未来的输入无关。这是现实世界中大多数系统所具备的性质，因为未来的输入在当前时刻是无法预知的。稳定性（Stability）：稳定系统指的是在有界输入下，系统的输出也是有界的。换句话说，系统不会因为输入信号的微小变化而产生巨大的、无法...

论文推荐 | 人工智能综述:物理学与人工智能的跨界新范式

但是,由于人工智能系统具有动态性,其输出值也具有动态特性。神经网络模型是生物神经系统的高度简化近似,即神经网络可以近似任何函数。从系统的角度来看,神经网络相当于系统的输出函数,即系统的动态系统。它在不同程度和层次上模拟了人脑神经系统结构、机器信息处理、存储和检索的功能。从因果关系的角度来看,可解释性和稳定...

前沿进展:线性随机迭代系统的精确因果涌现理论

2014年至今,计算神经科学家ErikHoel、伦敦帝国理工学院复杂系统中心的FernadoE.Rosas等人相继提出并拓展了基于信息论的因果涌现理论框架,因果涌现的定义以及度量的方法给出了定量的描述,为现实中关于生态环境、气候、城市、大脑、细胞、分子等复杂系统的演化规律研究方法提供了全新的评判指标和思路方向,还有望...

岛国执意排放核污水这天,我成功绑定了因果轮回系统

在那天岛国如同开玩笑一般执意将核污水倒进大海时，嘿嘿，你猜怎么着？我，一个普通的大学生，竟然意外地绑定了一个传说中的“因果轮回大转盘”系统！这系统可了不得，只要我轻轻一点，选中个目标，大自然就会像开了挂一样，疯狂地给他上“因果套餐”(www.e993.com)2024年11月9日。比如，我随便复习一下，考试多得了十分，嘿，那边岛国就遭...

The Innovation | 每一次推荐背后:因果推断如何揭开推荐系统的...

在因果的框架下系统性地梳理和追踪基于因果推断的推荐算法的发展,旨在超越常规的应用驱动分类法,避免理论的碎片化。这样的框架使研究人员能以全局视角统筹理解整个因果推荐领域,促进因果推断和推荐算法在未来更深入地结合。导读推荐系统,作为与日常生活紧密相关的一种人工智能技术,经过多年的发展,仍面临诸如推荐不精准、...

人机混合智能:新一代智能系统的发展趋势

人机混合智能系统不仅需要机器的强计算能力,更重要的是人的智慧,是一种理性与非理性、机的计算与人的算计深度混合的智能系统。机的客观数据采集输入、逻辑推理和决策输出已经在应用中大展拳脚,而对于人的认知决策过程还需要进一步理解建模,才能实现算计能力。

蚂蚁集团开源全链路因果学习系统 OpenASCE

蚂蚁集团在机器学习和人工智能领域的国际会议NeurIPS上开源了业界首个分布式全链路因果学习系统OpenASCE。OpenASCE支持分布式贝叶斯网络结构搜索和基于连续优化的因果发现,能够处理大规模数据。该系统在信贷风控、营销优化和推荐场景中有广泛应用,能够帮助准确识别风险因素和客户行为之间的因果关系,提高风险控制的精度和效...

诺奖之后的复杂科学:18位学者勾勒未来20年复杂系统研究图景

2021年诺贝尔物理学奖表彰“为我们理解复杂物理系统所做出的开创性贡献”,认可复杂系统在自然科学中的基础作用。为了庆祝这一里程碑式的成就,JPhysComplexity编辑委员会包括GinestraBianconi、在内的18位相关领域学者表达了对几个选定主题的思考和观点,包括:如何定义复杂系统?复杂科学在未来二十年最大的挑战是什么?