論文の概要: Probabilistic Modeling for Sequences of Sets in Continuous-Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15045v1
- Date: Fri, 22 Dec 2023 20:16:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 20:15:45.291873
- Title: Probabilistic Modeling for Sequences of Sets in Continuous-Time
- Title（参考訳）: 連続時間における集合列の確率的モデリング
- Authors: Yuxin Chang, Alex Boyd, Padhraic Smyth
- Abstract要約: 設定値データを連続的にモデリングするための一般的なフレームワークを開発する。
また,そのようなモデルを用いて確率的クエリに答える推論手法も開発している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.210519813487064
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural marked temporal point processes have been a valuable addition to the
existing toolbox of statistical parametric models for continuous-time event
data. These models are useful for sequences where each event is associated with
a single item (a single type of event or a "mark") -- but such models are not
suited for the practical situation where each event is associated with a set of
items. In this work, we develop a general framework for modeling set-valued
data in continuous-time, compatible with any intensity-based recurrent neural
point process model. In addition, we develop inference methods that can use
such models to answer probabilistic queries such as "the probability of item
$A$ being observed before item $B$," conditioned on sequence history. Computing
exact answers for such queries is generally intractable for neural models due
to both the continuous-time nature of the problem setting and the
combinatorially-large space of potential outcomes for each event. To address
this, we develop a class of importance sampling methods for querying with
set-based sequences and demonstrate orders-of-magnitude improvements in
efficiency over direct sampling via systematic experiments with four real-world
datasets. We also illustrate how to use this framework to perform model
selection using likelihoods that do not involve one-step-ahead prediction.
- Abstract（参考訳）: ニューラルマーク付き時間的ポイントプロセスは、連続時間イベントデータのための統計パラメトリックモデルの既存のツールボックスに価値ある追加である。
これらのモデルは、各イベントが1つのアイテム(単一のイベントタイプまたは"マーク")に関連付けられるシーケンスに役立ちますが、これらのモデルは、各イベントが一連のアイテムに関連付けられる実用的な状況には適していません。
本研究では,インテンシティに基づくリカレントニューラルポイントプロセスモデルと互換性のある,連続時間にセット値データをモデリングするための汎用フレームワークを開発した。
さらに,このようなモデルを用いて,シーケンス履歴を条件とした「アイテム $b$ 前に観測されるアイテム $a$ の確率」のような確率的クエリに答える推論手法を開発した。
このようなクエリの正確な答えの計算は、問題設定の連続時間の性質と、各イベントの潜在的な結果の組合せ的に大きな空間の両方によって、神経モデルでは一般的には役に立たない。
そこで,本研究では,実世界の4つのデータセットを用いた体系的な実験を通して,直接サンプリングよりも桁違いに効率が向上することを示す。
また、このフレームワークを用いて1段階の予測を伴わない確率を用いてモデル選択を行う方法について説明する。
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