論文の概要: HYPRO: A Hybridly Normalized Probabilistic Model for Long-Horizon Prediction of Event Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01753v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 17:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 13:30:29.014705
• Title: HYPRO: A Hybridly Normalized Probabilistic Model for Long-Horizon Prediction of Event Sequences
• Title（参考訳）: HYPRO:イベントシーケンスの長期予測のためのハイブリッド正規化確率モデル
• Authors: Siqiao Xue, Xiaoming Shi, James Y Zhang, Hongyuan Mei
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッド正規化確率モデルHYPROを提案する。 複数の実世界のデータセットに対する実験により、提案したHYPROモデルが従来のモデルよりも大幅に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.149677544861951
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the important yet under-investigated problem of making long-horizon prediction of event sequences. Existing state-of-the-art models do not perform well at this task due to their autoregressive structure. We propose HYPRO, a hybridly normalized probabilistic model that naturally fits this task: its first part is an autoregressive base model that learns to propose predictions; its second part is an energy function that learns to reweight the proposals such that more realistic predictions end up with higher probabilities. We also propose efficient training and inference algorithms for this model. Experiments on multiple real-world datasets demonstrate that our proposed HYPRO model can significantly outperform previous models at making long-horizon predictions of future events. We also conduct a range of ablation studies to investigate the effectiveness of each component of our proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,イベントシーケンスの長期予測を行う上で重要かつ未調査の課題に取り組む。 既存の最先端モデルは、自己回帰構造のため、このタスクではうまく機能しない。 本稿では,この課題に自然に適合するハイブリッド正規化確率モデルHYPROを提案する。第1部は自己回帰ベースモデルであり,第2部はより現実的な予測がより高い確率で終わるように提案を再重み付けするエネルギー関数である。 また,このモデルの効率的な学習と推論アルゴリズムを提案する。 複数の実世界のデータセットに対する実験により、提案したHYPROモデルは、将来の事象の長期予測において、過去のモデルよりも大幅に優れることを示した。 また,提案手法の各成分の有効性を検討するため,様々なアブレーション研究を行った。

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