机构名称：
¥ 1.0
摘要可以说，因果关系分析应该为解释深度学习和概括铺平一种有希望的方法。将因果关系纳入人工智能（AI）算法，但由于其模糊性，非量化性，计算效率低下而受到挑战。在过去的18年中，这些挑战基本上已经解决了，建立了最初是由大气可预测性动机的严格的因果关系形式。这不仅在大气 - 海洋科学中开辟了一个新领域，即信息流，而且还导致了其他学科的科学发现，例如量子力学，神经科学，金融经济学等，通过各种应用。This note provides a brief review of the decade-long effort, including a list of major theoretical results, a sketch of the causal deep learning framework, and some representative real-world applications in geoscience pertaining to this journal, such as those on the anthropogenic cause of global warming, the decadal prediction of El Niño Modoki, the forecasting of an extreme drought in China, among others.关键字：因果关系，Liang-Kleeman信息流，因果人工智能，模糊认知地图，可解释性，Frobenius-Perron操作员，天气/气候预测
定量因果关系，因果关系引导的科学发现，...
主要关键词
相关文件推荐
