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  2. Hagedorn, Christopher [VerfasserIn] ; Plattner, Hasso [AkademischeR BetreuerIn]; Runge, Jakob [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Le, Thuc D. [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Parallel execution of causal structure learning on graphics processing units

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    Potsdam: Universität Potsdam, 2023

  3. Li, Honghao [VerfasserIn] ; Université Paris Cité [MitwirkendeR]; Isambert, Hervé [MitwirkendeR]

    Interpretable biological network reconstruction from observational data ; Reconstruction de réseaux biologiques interprétables à partir de données d'observation

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    theses.fr, 2021-12-15

  4. Lettner, Jan Niklas [VerfasserIn] ; Ravivanpong, Ployplearn [MitwirkendeR]

    Investigating Combining Quantitative And Textual Causal Knowledge In Learning Causal Structure

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    Karlsruher Institut für Technologie, 2023-11-13

  6. Jeenas, Priit [VerfasserIn]; Lagos, Ricardo [VerfasserIn] ; National Bureau of Economic Research

    Q-Monetary Transmission

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    Cambridge, Mass: National Bureau of Economic Research, May 2022

    Erschienen in: NBER working paper series ; no. w30023

  7. Hagedorn, Christopher [VerfasserIn] ; Runge, Jakob [AkademischeR BetreuerIn]; Le, Thuc D. [AkademischeR BetreuerIn]; Plattner, Hasso [AkademischeR BetreuerIn] Universität Potsdam

    Parallel execution of causal structure learning on graphics processing units

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    Potsdam, Dezember 2022

  8. Hagedorn, Christopher [VerfasserIn]; Huegle, Johannes [VerfasserIn]

    Constraint-Based Causal Structure Learning in Multi-GPU Environments

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    2021

    Erschienen in: FGWM Workshop (2021 : Online): LWDA 2021: Lernen, Wissen, Daten, Analysen 2021 ; (2021), Seite 106-118

  10. Zhao, Ying [VerfasserIn]; Nagy, Bruce [VerfasserIn]; Kendall, Tony [VerfasserIn]; Schwamm, Riqui [VerfasserIn]

    Causal Learning in Modeling Multi-segment War Game Leveraging Machine Intelligence with EVE Structures

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    2020

    Erschienen in: Workshop on Deep Models and Artificial Intelligence for Defense Applications: Potentials, Theories, Practices, Tools and Risks (2. : 2020 : Online): DMAI4DA 2020, Deep Models and Artificial Intelligence for Defense Applications: Potentials, Theories, Practices, Tools, and Risks 2020 ; (2020), Seite 105-112

  11. Hagedorn, Christopher [VerfasserIn]

    Parallel execution of causal structure learning on graphics processing units ; Parallele Ausführung von kausalem Strukturlernen auf Grafikprozessoren

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    University of Potsdam: publish.UP, 2023

  12. Heinze-Deml, Christina; Maathuis, Marloes H.; Meinshausen, Nicolai

    Causal Structure Learning

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    Annual Reviews, 2018

    Erschienen in: Annual Review of Statistics and Its Application

  15. Bramley, Neil R.; Gerstenberg, Tobias; Mayrhofer, Ralf; Lagnado, David A.

    Time in causal structure learning

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    American Psychological Association (APA), 2018

    Erschienen in: Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition

  16. Liang, Jiaxuan; Wang, Jun; Yu, Guoxian; Domeniconi, Carlotta; Zhang, Xiangliang; Guo, Maozu

    Gradient-Based Local Causal Structure Learning

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    Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2024

    Erschienen in: IEEE Transactions on Cybernetics