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Enhancing the Performance of Neural Networks Through Causal Discovery and Integration of Domain Knowledge

Xiaoge Zhang · Xiao-Lin Wang · Fenglei Fan · Yiu-Ming Cheung · Indranil Bose首次提交 2023-11-29 · 修订 2024-12-24 · v3arXiv预印本

通过因果发现与领域知识整合提升神经网络预测表现AI 解读

In this paper, we develop a generic methodology to encode hierarchical causality structure among observed variables into a neural network in order to improve its predictive performance. The proposed methodology, called causality-informed neural network (CINN), leverages three coherent steps to systematically map the structural causal knowledge into the layer-to-layer design of neural network while strictly preserving the orientation of every causal relationship. In the first…

微观 · 因果推断机器学习与 DML 空间与网络

关联记录被引 2 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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