Zobrazeno 1 - 4
of 4
pro vyhledávání: '"Durand, Homer"'
Detecting latent confounders from proxy variables is an essential problem in causal effect estimation. Previous approaches are limited to low-dimensional proxies, sorted proxies, and binary treatments. We remove these assumptions and present a novel
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.14228
We introduce a causal regularisation extension to anchor regression (AR) for improved out-of-distribution (OOD) generalisation. We present anchor-compatible losses, aligning with the anchor framework to ensure robustness against distribution shifts.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.01865
The objective of this study is to evaluate the potential for History Matching (HM) to tune a climate system with multi-scale dynamics. By considering a toy climate model, namely, the two-scale Lorenz96 model and producing experiments in perfect-model
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.06243
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.