文件名称：causal-adaptation-speed:研究结构因果模型的适应速度
文件大小：3.78MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 09:24:03
JupyterNotebook
因果模型的适应速度分析 重现论文结果的代码。 依赖关系在environment.yaml中指示。 分类的 运行分类适应图 python main.py categorical adaptation python main.py categorical plot 普通的 要获取距离的散点图：反因果关系 python main.py normal distance 运行适应结果 python main.py normal adaptation python main.py normal plot
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causal-adaptation-speed-master
----categorical()
--------experiment_loops.py(9KB)
--------models.py(13KB)
--------utils.py(793B)
--------script_experiments.py(3KB)
--------plot_old.py(9KB)
--------experiment_distance.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------plot_sweep.py(12KB)
----8_IRM.ipynb(28KB)
----main.py(2KB)
----simplex.py(4KB)
----5_MAP_ASGD.ipynb(398KB)
----4_dirichlet.ipynb(9KB)
----1_gaussian_analytics.ipynb(314KB)
----2_softargmax_wishart_distances.ipynb(839KB)
----LICENSE(1KB)
----6_exponential_precision_matrix.ipynb(267KB)
----__init__.py(0B)
----normal_pkg()
--------distances.py(2KB)
--------normal_distance.py(12KB)
--------proximal_optimizer.py(3KB)
--------adaptation.py(10KB)
--------__init__.py(0B)
--------normal.py(11KB)
--------plot_adaptation.py(940B)
--------test_normal.py(2KB)
--------plot_distances.py(2KB)
----averaging_manager.py(2KB)
----10_normal_results.ipynb(835KB)
----.gitignore(1KB)
----environment.yaml(152B)
----7_investigate_joint.ipynb(1.6MB)
----9_predoc.ipynb(902KB)
----README.md(485B)
----3_failure_space.ipynb(11KB)