WIN10下使用Eclipse编译运行Tetrad

编译环境 JAVA JDK 1.8.0

Eclipse版本 4.11.0

Tetrad 版本:6.5.0 (最新版本6.8.0中默认参数缺失无法使用)

步骤1.安装JAVA JDK并配置系统变量

步骤2.安装Eclipse

步骤3. 安装配置Maven: 
 

3.1 从Apache网站 http://maven.apache.org/ 下载并且解压缩安装Apache Maven。    

Maven下载地址: http://maven.apache.org/do[……]

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[Paper]Exploit the Unknown Gradually: One-Shot Video-Based Person Re-Identification by Stepwise Learning

这里是论文PDF链接
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文章结构:
在这里插入图片描述

Abstract

研究问题

one-shot learning for video-based person re-Identification (re-ID).
用于基于视频的行人重识别的one-shot learning问题

提出的方案

propose an approach to exploiting unla- beled tracklets by gradually but steadily improving the[……]

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[Paper]A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications

在这里插入图片描述
Zero-shot learning is a powerful and promising learning paradigm, in which the classes covered by training instances and the classes we aim to classify are disjoint.

In this paper

  1. provide an overview of zero-shot learning.
    classify zero-shot lear[……]

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CCF推荐人工智能数据库、数据挖掘、图形学与多媒体领域会议

下表为CCF推荐的AI领域国际学术会议清单,整理了2020年度主要的人工智能数据库、数据挖掘、图形学与多媒体等相关领域的国际学术会议名称、举办时间、举办地点和截稿时间。欢迎大家补充指正。

彩色部分是已经报了计划的,投稿可重点关注,有出国交流的机会。

[……]

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部分因果数据集与工具箱或算法总结

一、数据集

现有的因果关系发现研究中使用的数据集一般分为模拟生成的数据集和真实的数据集,但也有些数据集是模拟数据和真实数据的混合数据集。模拟生成的数据集的产生方式有两种:一种是根据一定的规则算法(或方程)自动生成的(如LiNGAM算法中的仿真数据集);另一 种是根据已知的网络结构生成的(如SADA方法中采用的数据集)。这类数据集虽然实验结果有准确的结果进行对照,便于分析算法的各项性能,但是由于数据是模拟生成的,不具有真实性和普遍的适用性。而真实的数据集来源于真实场景[……]

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CausalDiscoveryToolbox因果探索工具箱

CausalDiscoveryToolbox

1.简介:

因果探索工具箱Causal
Discovery Toolbox是用于在python3.5以上版本的图形和成对设置中进行因果推理。包括用于图结构恢复和依赖关系的工具。本工具箱依赖的python包有Numpy,Scikit-learn,Pytorch和R。

    工具箱中实现类大量基于观测数据并用于图结构恢复的算法(包括bnlearn,pcalg包中的算法)

2.本项目开源链接:

[……]

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tetrad调研(数据版)

tetrad调研(数据版)主要涉及内容:

  1. data模块:模块功能、部署形式、使用示例
  2. tetrad主要生成数据的模块:模块功能、部署形式、相关生成数据、使用示例

tetrad主界面:

tetrad模块之间的关联

注:

A—>B:表示A可以为B的父框

A<—>B:表示A和B可以为彼此的父框

A<—>A_1:表示A框可以是另一个A框的父框

data

主要功能:提供算法的原始数据,存储生成数据,数据处理、数据展[……]

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ZaliQL数据库:基于sql框架的大数据因果推断框架

一、简介

ZaliQL是由华盛顿大学 (UW)数据库团队开发出来的。该团队目标是将数据库和数据管理技术的重点扩大到传统范围之外,ZaliQL就是其中的一个,一个从大数据中得出因果推理的声明式框架。简介(https://zaliql-e0848.firebaseapp.com/home),Github(https://github.com/CoreyCole/zaliql)。
从观测数据中进行因果推断是统计学和计算机科学中一个活跃的研究和发展课题,人们为此开发了许多[……]

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Tetrad功能模块分析

Tetard已实现功能

1. 生成以下任一类型的图形统计/因果模型:

-分类数据模型(bayes网络);

-具有高斯(正态)联合概率分布变量的连续数据模型;

-代表遗传调控网络的有限时间序列模型。

2.以下类型模型的估计参数:

-所有变量都记录在数据中的分类数据模型(无“潜在”变量);

-具有或不具有潜在变量的连续数据模型;

3. 测试2中列出类型的模型的拟合度。

4.仿真生成1中任一模型的数据。

5.更新分类数据的模型;例如,[……]

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