因果与Markov

这家伙很懒，什么都没留下

因果与Markov 这家伙很懒，什么都没留下

发布于2021-12-13 21:48:17

就目前我所看到的model-based方法中，对于transition model的建模(or估计)都是直接把数据（如果是图像就可能用个VAE提取latent vector）输入到神经网络(不管是MLP还是RNN也好）中，直接对这个转移分布P进行建模，但是这种方法必然是存在一些“不该有”的bias。这个“不该有”的bias可以通过单纯利用状态的Causal parent去对transition model进行建模从而消除，但是问题在于，如何去寻找这个Causal Parent呢？能不能寻找与建模同时进行呢？

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