...
机译:具有潜在变量的离散DAG模型的光滑,可识别的超级典范
Univ Oxford Dept Stat 24-29 St Giles Oxford OX1 3LB England;
Univ Washington Dept Stat Box 354322 Seattle WA 98195 USA;
Bayesian network; DAG; nested Markov model; parameterization;
机译:具有潜在变量的离散DAG模型的光滑,可识别的超级典范
机译:潜在变量建模中的干预和可识别性
机译:具有潜在变量的生物网络循环图形模型的结构可识别性
机译:语音表示学习的离散潜变模型的比较
机译:离散选择数据的贝叶斯潜在变量模型
机译:具有潜在变量的生物网络循环图形模型的结构可识别性
机译:潜在变量结构方程模型的可识别性