論文の概要: Fine-Grained $\epsilon$-Margin Closed-Form Stabilization of Parametric Hawkes Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03800v1
• Date: Sat, 8 May 2021 23:49:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 15:17:11.202070
• Title: Fine-Grained $\epsilon$-Margin Closed-Form Stabilization of Parametric Hawkes Processes
• Title（参考訳）: パラメトリックホークスの細粒度$\epsilon$-margin閉形式安定化
• Authors: Rafael Lima
• Abstract要約: 本稿では, 単純な安定化手法により, 過度に制限された仮定を伴わずに, MLE最適化の性能が向上することを示す。 MLEの安定バージョンは、いくつかの異なる長さのシーケンスで従来の手法より優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hawkes Processes have undergone increasing popularity as default tools for modeling self- and mutually exciting interactions of discrete events in continuous-time event streams. A Maximum Likelihood Estimation (MLE) unconstrained optimization procedure over parametrically assumed forms of the triggering kernels of the corresponding intensity function are a widespread cost-effective modeling strategy, particularly suitable for data with few and/or short sequences. However, the MLE optimization lacks guarantees, except for strong assumptions on the parameters of the triggering kernels, and may lead to instability of the resulting parameters .In the present work, we show how a simple stabilization procedure improves the performance of the MLE optimization without these overly restrictive assumptions.This stabilized version of the MLE is shown to outperform traditional methods over sequences of several different lengths.
• Abstract（参考訳）: hawkesプロセスは、連続時間イベントストリームにおける離散イベントの自己および相互にエキサイティングなインタラクションをモデリングするためのデフォルトツールとして人気が高まっている。 MLE(Maximum Likelihood Estimation)は、対応する強度関数のトリガーカーネルをパラメトリックに仮定した形に制限のない最適化手順であり、特に少ないシーケンスや短いシーケンスのデータに向いている。 しかし、MLE最適化には、トリガーカーネルのパラメータに関する強い仮定を除いて保証が欠如しており、その結果のパラメータの不安定性につながる可能性がある。本研究では、これらの過度に制限された仮定を伴わずに、単純な安定化手順によってMLE最適化の性能が向上することを示す。

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