반응형 Dag2 [딥러닝 with Python]NOTEARS란?(Non-combinational Optimization via Trace Exponential and Augmented lagRangian for Structure learning) 1. NOTEARS란?- NOTEARS는 Non-combinational Combinational Optimization via Trace Exponential and Augmented lagRangian for Structure learning 의 약자로, 관측된 데이터로부터 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태의 인과 구조를 자동으로 학습하는 알고리즘을 말합니다. - NOTEARS의 핵심 아이디어는, 비순환성(Acyclicity)을 수치적으로 표현해, 딥러닝에서 사용하는 Gradient Descent 방식으로 인과 그래프를 학습할 수 있도록 만든 것입니다. 다음 내용들을 바탕으로 NOTEARS에 대해서 자세히 알아보겠습니다. 1) 문제 정의: 선형 구조 방정식 (Linear .. 2025. 6. 22. [딥러닝 with Python] 인과 관계(Causality)에서 Acyclic 구조를 가정하는 이유 ( 순환 없는 모델이 중요한 이유) 요즘, AI 모델을 구성간 Causality에 대한 연구에 흥미를 느끼고 있습니다. 특히, Causal Inference(인과적 추론)을 하는 모델에서 비순환 방향 그래프(DAG / Directed Acyclic Graph)를 가정하는 이유에 대해서 많은 궁금증이 생기게 되었는데요 이번 포스팅에서는 인과적 방향성, 해석 가능성, 수학적 안정성, 알고리즘 효율성이라는 측면에서 Acyclic 구조의 필요성에 대해새 알아보도록 하겠습니다. 1. 인과 모델에서 비순환(Acyclic) 구조란?- Causal Inference(인과적 추론)에서 비순환 방향 그래프(DAG)는 원인과 결과를 한 방향으로 연결합니다.- 다시 말해 A -> B -> C 는 가능하지만, C -> A는 허용되지 않습니다. 이러한 Acycli.. 2025. 6. 16. 이전 1 다음 반응형
