假设我们有一个许多人想要解决的回归问题，但信息分布在不同的代理之间——不同的代理看到不同的特征子集。而且这些代理嵌入在一个网络中（有向无环图）。当一个代理进行预测时，它的子代理会观察到这些预测。

这也是我们同时进行的一次有趣探索的一部分，探讨如何在理论和实验科学的过程中融入现代人工智能工具。我们对此也学到了很多——我们会在某个时候写更多内容。

@LuJiuyao 全球最优线性预测器不一定在局部最优线性预测器的范围内（当特征不独立时），因为每种情况下特征的相对权重是不同的。

@LuJiuyao 红线之间的图表显示了当你在这个实例的推广样本上运行时实际发生的情况，扩展到10个变量。链是 A1->A2->...->A10->A1->A2->...->A10->... 等等，永远循环。每次通过后你会看到错误下降，但它从未降到0。