[发明专利]基于神经网络的工具变量生成与手写数字识别方法及装置有效
| 申请号： | 202011493947.2 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112633503B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 况琨;袁俊坤;吴飞;林兰芬 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的工具变量生成与反事实推理方法及装置。针对之前的基于工具变量的反事实推理(如手写数字识别)方法需要预先定义和可获取的工具变量的问题，本发明直接从可观测变量中学习和解耦出工具变量，大大提升了因果推断效率，节省了时间和成本。本发明首次自动地从可观测变量中提取出工具变量，在算法和运用上有独创性和独特性。将本发明应用于现有的基于工具变量的反事实预测方法，与使用真实工具变量的方法相比性能因果推断有明显提升。本发明着重于从可观测变量中解耦出工具变量的表征，解决了基于工具变量的反事实预测技术需要预先使用先验知识和高昂成本获取工具变量数据的难题，提升了手写数字识别等领域精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 工具 变量 生成 手写 数字 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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