論文の概要: Meta Temporal Point Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12023v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 23:21:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 19:42:16.324376
• Title: Meta Temporal Point Processes
• Title（参考訳）: メタ時相点過程
• Authors: Wonho Bae, Mohamed Osama Ahmed, Frederick Tung, Gabriel L. Oliveira
• Abstract要約: 時間点過程 (TPP) は、その実現が時間内の離散事象の連続である過程である。 TPPにおける最近の研究は、教師付き学習フレームワークにおけるニューラルネットワークを用いたプロセスをモデル化している。 我々は,各シーケンスを異なるタスクとして扱うメタ学習フレームワークにおいて,TPPを訓練することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.525125302111844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A temporal point process (TPP) is a stochastic process where its realization is a sequence of discrete events in time. Recent work in TPPs model the process using a neural network in a supervised learning framework, where a training set is a collection of all the sequences. In this work, we propose to train TPPs in a meta learning framework, where each sequence is treated as a different task, via a novel framing of TPPs as neural processes (NPs). We introduce context sets to model TPPs as an instantiation of NPs. Motivated by attentive NP, we also introduce local history matching to help learn more informative features. We demonstrate the potential of the proposed method on popular public benchmark datasets and tasks, and compare with state-of-the-art TPP methods.
• Abstract（参考訳）: 時間的点過程 (temporal point process, tpp) は、その実現が時間内の離散事象の列である確率的過程である。 TPPの最近の研究は、トレーニングセットがすべてのシーケンスの集合である教師付き学習フレームワークにおいて、ニューラルネットワークを使用してプロセスをモデル化している。 本研究では,TPPをニューラルプロセス(NP)として新しいフレーミングを通じて,各シーケンスを別のタスクとして扱うメタラーニングフレームワークでトレーニングすることを提案する。 NPのインスタンス化として、TPPをモデル化するためのコンテキストセットを導入する。 注意的NPによって動機づけられた局所的履歴マッチングも導入し,より情報的特徴の学習に役立てる。 本稿では,提案手法の有望な公開ベンチマークデータセットとタスクに対する可能性を示し,最先端のTPP手法と比較する。

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