Functional Linear Non-Gaussian Acyclic Model for Causal Discovery
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Yang, Tian-Le, Lee, Kuang-Yao, Zhang, Kun, Suzuki, Joe |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Attention for Causal Relationship Discovery from Biological Neural Dynamics
di: Lu, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lu, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Extracting the Multiscale Causal Backbone of Brain Dynamics
di: D'Acunto, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: D'Acunto, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2023)
The Topology and Geometry of Neural Representations
di: Lin, Baihan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lin, Baihan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Exploration of the search space of Gaussian graphical models for paired data
di: Roverato, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Roverato, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Causal Formulation of Spike-Wave Duality
di: Jalaldoust, Kasra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jalaldoust, Kasra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Validation and Comparison of Non-Stationary Cognitive Models: A Diffusion Model Application
di: Schumacher, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Schumacher, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Modeling Latent Neural Dynamics with Gaussian Process Switching Linear Dynamical Systems
di: Hu, Amber, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Amber, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Gaussian-Linear Hidden Markov model: a Python package
di: Vidaurre, Diego, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Vidaurre, Diego, et al.
Pubblicazione: (2023)
Diffusion-Guided Renormalization of Neural Systems via Tensor Networks
di: Kodama, Nathan X.
Pubblicazione: (2025)
di: Kodama, Nathan X.
Pubblicazione: (2025)
Geometric origin of adversarial vulnerability in deep learning
di: Ren, Yixiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ren, Yixiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Input-driven circuit reconfiguration in critical recurrent neural networks
di: Magnasco, Marcelo O.
Pubblicazione: (2024)
di: Magnasco, Marcelo O.
Pubblicazione: (2024)
On the dynamics of convolutional recurrent neural networks near their critical point
di: Chandra, Aditi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chandra, Aditi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Coding as a Statistical Testing Problem
di: Ost, Guilherme, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ost, Guilherme, et al.
Pubblicazione: (2022)
Dynamics of Supervised and Reinforcement Learning in the Non-Linear Perceptron
di: Schmid, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schmid, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Model-Behavior Alignment under Flexible Evaluation: When the Best-Fitting Model Isn't the Right One
di: Avitan, Itamar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Avitan, Itamar, et al.
Pubblicazione: (2025)
BSD: a Bayesian framework for parametric models of neural spectra
di: Medrano, Johan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Medrano, Johan, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Quantifiable Information-Processing Hierarchy Provides a Necessary Condition for Detecting Agency
di: Kagan, Brett J., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kagan, Brett J., et al.
Pubblicazione: (2026)
ML-PWS: Estimating the Mutual Information Between Experimental Time Series Using Neural Networks
di: Reinhardt, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Reinhardt, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
State Space Models Naturally Produce Time Cell and Oscillatory Behaviors and Scale to Abstract Cognitive Functions
di: Lu, Sen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Sen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Modeling Neural Activity with Conditionally Linear Dynamical Systems
di: Geadah, Victor, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Geadah, Victor, et al.
Pubblicazione: (2025)
Synaptic Classification via Spike-Triggered Extrapolation
di: De Santis, Emilio
Pubblicazione: (2026)
di: De Santis, Emilio
Pubblicazione: (2026)
A Generalized Framework of Antisymmetric Polyspectral Indices for Identifying High-Order Neural Interactions
di: Basti, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Basti, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2026)
Projected Normal Distribution: Moment Approximations and Generalizations
di: Herrera-Esposito, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Herrera-Esposito, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
NEST: Neural Estimation by Sequential Testing
di: Bruin, Sjoerd, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bruin, Sjoerd, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multilevel Monte Carlo for a class of Partially Observed Processes in Neuroscience
di: Maama, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Maama, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2023)
Multiscale Comparative Connectomics
di: Gopalakrishnan, Vivek, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Gopalakrishnan, Vivek, et al.
Pubblicazione: (2020)
Topological Data Analysis for Multivariate Time Series Data
di: Bourakna, Anass El Yaagoubi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bourakna, Anass El Yaagoubi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Multi-object Data Integration in the Study of Primary Progressive Aphasia
di: Gutierrez, Rene, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gutierrez, Rene, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spectral Topological Data Analysis of Brain Signals
di: El-Yaagoubi, Anass B., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: El-Yaagoubi, Anass B., et al.
Pubblicazione: (2023)
Topological Analysis of Seizure-Induced Changes in Brain Hierarchy Through Effective Connectivity
di: El-Yaagoubi, Anass B., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: El-Yaagoubi, Anass B., et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint-Embedding Masked Autoencoder for Self-supervised Learning of Dynamic Functional Connectivity from the Human Brain
di: Choi, Jungwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choi, Jungwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent Variable Double Gaussian Process Model for Decoding Complex Neural Data
di: Ziaei, Navid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ziaei, Navid, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Differentiable Partially Observable Generalized Linear Model with Forward-Backward Message Passing
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Causal Interpretation of Neural Network Computations with Contribution Decomposition
di: Melander, Joshua Brendan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Melander, Joshua Brendan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Statistical analysis of locally parameterized shapes
di: Taheri, Mohsen, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Taheri, Mohsen, et al.
Pubblicazione: (2021)
Hierarchical Multiscale Structure-Function Coupling for Brain Connectome Integration
di: Chen, Jianwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Jianwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
SynapsNet: Enhancing Neuronal Population Dynamics Modeling via Learning Functional Connectivity
di: Delavari, Parsa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Delavari, Parsa, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-faceted Neuroimaging Data Integration via Analysis of Subspaces
di: Ackerman, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ackerman, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-modal Gaussian Process Variational Autoencoders for Neural and Behavioral Data
di: Gondur, Rabia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gondur, Rabia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Active inference and artificial reasoning
di: Friston, Karl, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Friston, Karl, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Attention for Causal Relationship Discovery from Biological Neural Dynamics
di: Lu, Ziyu, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Extracting the Multiscale Causal Backbone of Brain Dynamics
di: D'Acunto, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2023) -
The Topology and Geometry of Neural Representations
di: Lin, Baihan, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Exploration of the search space of Gaussian graphical models for paired data
di: Roverato, Alberto, et al.
Pubblicazione: (2023) -
A Causal Formulation of Spike-Wave Duality
di: Jalaldoust, Kasra, et al.
Pubblicazione: (2025)