論文の概要: An Empirical Study: Extensive Deep Temporal Point Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09823v5
• Date: Tue, 24 Dec 2024 07:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:51:37.241677
• Title: An Empirical Study: Extensive Deep Temporal Point Process
• Title（参考訳）: 経験的考察:広汎な時間的プロセス
• Authors: Haitao Lin, Cheng Tan, Lirong Wu, Zhangyang Gao, Zicheng Liu, Stan. Z. Li,
• Abstract要約: 本稿では,非同期イベントシーケンスを時間的プロセスでモデル化することの課題と最近の研究を概観する。 本稿では,多種類のイベント間の関係を生かしたGranger因果発見フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.14164208094238
• License:
• Abstract: Temporal point process as the stochastic process on continuous domain of time is commonly used to model the asynchronous event sequence featuring with occurrence timestamps. Thanks to the strong expressivity of deep neural networks, they are emerging as a promising choice for capturing the patterns in asynchronous sequences, in the context of temporal point process. In this paper, we first review recent research emphasis and difficulties in modeling asynchronous event sequences with deep temporal point process, which can be concluded into four fields: encoding of history sequence, formulation of conditional intensity function, relational discovery of events and learning approaches for optimization. We introduce most of recently proposed models by dismantling them into the four parts, and conduct experiments by remodularizing the first three parts with the same learning strategy for a fair empirical evaluation. Besides, we extend the history encoders and conditional intensity function family, and propose a Granger causality discovery framework for exploiting the relations among multi-types of events. Because the Granger causality can be represented by the Granger causality graph, discrete graph structure learning in the framework of Variational Inference is employed to reveal latent structures of the graph. Further experiments show that the proposed framework with latent graph discovery can both capture the relations and achieve an improved fitting and predicting performance.
• Abstract（参考訳）: 連続的な時間領域上の確率的プロセスとしての時間的ポイントプロセスは、一般的に、発生時のタイムスタンプを特徴とする非同期イベントシーケンスをモデル化するために使用される。 ディープニューラルネットワークの強い表現力のおかげで、時間的ポイントプロセスのコンテキストにおいて、非同期シーケンスでパターンをキャプチャするための有望な選択として現れています。 本稿では,非同期イベントシーケンスを深部時間点プロセスでモデル化することの課題と課題を,履歴シーケンスの符号化,条件強度関数の定式化,イベントのリレーショナル発見,最適化のための学習アプローチの4つの分野にまとめる。 近年提案されたモデルの大半を4つの部分に分解して導入し、最初の3つの部分を同じ学習戦略で修正して実験を行い、公正な経験的評価を行う。 さらに,ヒストリーエンコーダと条件強度関数ファミリを拡張し,多種類のイベント間の関係を活用可能なグランガー因果発見フレームワークを提案する。 グランガー因果関係はグランガー因果関係グラフで表すことができるので、変分推論の枠組みにおける離散グラフ構造学習を用いてグラフの潜在構造を明らかにする。 さらなる実験により、潜在グラフ探索を用いた提案フレームワークは、関係を捕捉し、適合性の向上と性能の予測を実現することができることが示された。

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