Причинно-следственные последствия, не измеряемые с помощью негативных мер контроля: подход, основанный на принципе минимаксного обучения
arXiv:2103.14029v5 Вид уведомления: заменить резюме: мы изучаем оценку причинно-следственных параметров, когда не все созвездие замечены и вместо этого имеются негативные механизмы контроля. Недавняя работа показала, каким образом они могут способствовать выявлению и эффективной оценке с помощью двух так называемых " мостовых функций > . В настоящем документе мы занимаемся решением основных проблем в плане причинно-следственных связей с помощью негативных мер контроля: выявление и оценка этих функций моста. Предыдущая работа, как правило, основывалась на условиях полноты для идентификации, навязывались допущения уникальности оценки и была сосредоточена на параметрических моделях функций моста. Вместо этого мы предлагаем альтернативную стратегию идентификации, которая предполагает наличие двух функций моста вместо условий полноты. Мы также предоставляем новые оценочные данные для этих функций на основе микромаксимумов обучения. Эти оценки учитывают такие общие функциональные классы, как регенерация Kernel Hilbert Spaces и нейронные сети. Мы изучаем конечную