論文の概要: Bayesian Neural Hawkes Process for Event Uncertainty Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14474v1
• Date: Wed, 29 Dec 2021 09:47:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 19:53:54.982422
• Title: Bayesian Neural Hawkes Process for Event Uncertainty Prediction
• Title（参考訳）: 事象不確実性予測のためのベイズニューラルホークス過程
• Authors: Manisha Dubey, Ragja Palakkadavath, P.K. Srijith
• Abstract要約: 発生時刻を予測するモデルは、ソーシャルネットワーク、金融取引、ヘルスケア、人間の移動といった様々なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 最近の研究は、イベントタイムをモデル化するためのニューラルネットワークベースのポイントプロセスを導入し、イベントタイムの予測に最先端のパフォーマンスを提供することを示した。 本稿では,ベイジアンモデルの不確実性モデリング能力とニューラルネットワークの一般化能力を利用する,新しい点過程モデルベイジアン・ニューラルホークス法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2148535041822524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many applications comprise of sequences of event data with the time of occurrence of the events. Models for predicting time of occurrence play a significant role in a diverse set of applications like social networks, financial transactions, healthcare, and human mobility. Recent works have introduced neural network based point process for modeling event-times, and were shown to provide state-of-the-art performance in predicting event-times. However, neural networks are poor at quantifying predictive uncertainty and tend to produce overconfident predictions during extrapolation. A proper uncertainty quantification is crucial for many practical applications. Therefore, we propose a novel point process model, Bayesian Neural Hawkes process which leverages uncertainty modelling capability of Bayesian models and generalization capability of the neural networks. The model is capable of predicting epistemic uncertainty over the event occurrence time and its effectiveness is demonstrated for on simulated and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーションは、イベント発生時のイベントデータのシーケンスで構成されている。 発生時刻を予測するモデルは、ソーシャルネットワーク、金融取引、ヘルスケア、人間の移動といった様々なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 最近の研究は、イベント時間のモデリングのためのニューラルネットワークベースのポイントプロセスを導入し、イベント時間の予測に最先端のパフォーマンスを提供することを示した。 しかし、ニューラルネットワークは予測の不確かさの定量化に乏しく、外挿の間に自信過剰な予測をする傾向がある。 適切な不確実性定量化は多くの実用用途に不可欠である。 そこで本研究では,ベイズモデルの不確実性モデリング能力とニューラルネットワークの一般化能力を利用する,新しい点過程モデルBayesian Neural Hawkesを提案する。 このモデルは事象発生時間に対する認識の不確実性を予測することができ、シミュレーションおよび実世界のデータセット上での有効性を実証する。

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