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TEE4EHR：电子健康记录中更好的表示学习的 Transformer 事件编码器
TEE4EHR 是一个具有点过程损失的 Transformer 事件编码器模型，用于分析电子健康记录中实验室检验模式，通过在各种基准的事件序列数据集上验证其实用性，并在两个真实的电子健康记录数据库上进行实验证明了其能够改善电子健康记录中的表
PDF5 months ago
基于图正则化的事件传播序列点过程模型
本文提出了一种图正则化点过程模型来建模事件传播，通过对节点嵌入的上下文化将时间关注度模型的励興和时间衰减因子构建到当前事件的过程中，还通过应用图正则化方法提供了模型可解释性.
PDF2 years ago
ICML一种可微分点过程及其在脉冲神经网络中的应用
本文介绍了一种用于训练具有隐藏神经元的脉冲神经网络（SNNs）的学习算法，探讨了一种基于路径梯度估计器的 SNNs 的替代梯度估计器，并开发了一种可微的点过程，用于导出替代梯度估计器。通过数值模拟，研究了梯度估计器的有效性。
PDF3 years ago
MM用自组织决策树的时空点过程预测
本文提出了一种新方法，利用 Hawkes 过程和自适应决策树来对时空数据进行建模，通过非平稳的时空表达，对每个子区域进行点处理来对其进行统计，且提供了一种基于梯度的联合优化算法，实验结果表明，与文献中常用的标准方法相比，该方法在空间适应性
PDF4 years ago
AAAI通过循环神经网络建模点过程强度函数
本文介绍了使用基于递归神经网络的点过程模型来处理异步时间戳事件生成的方法，其中包括背景模型和历史影响模型，模型以端对端的方式进行训练，并应用于使用全球银行的 1000 多台 ATM 的日志数据的预测性维护问题。
PDF7 years ago
NIPS神经霍克斯过程：一种神经自调节的多元点过程
使用神经网络中的 LSTM 模型通过多维点过程建模离散事件流，可实现事件预测，包括缺失数据情况下的预测。
PDF8 years ago
多元 Hawkes 过程的图形建模与非参数链接函数
该论文介绍了一种基于 Hawkes 模型的多变量点过程，展示了该过程的 Granger 因果结构完全被该模型的相应链接函数所编码；并提出了一种基于无限阶自回归的时间离散版本的点过程的链接函数的新的非参数估计器，应用于模拟数据和大鼠脊髓背角的
PDF8 years ago
具有重叠社区的稀疏模块化图的可交换随机测度
提出了一种基于点过程的稀疏网络重叠社区结构的统计模型，采用完全随机测度向量分配节点所属的潜在社区，并开发了推断方法和图形模拟方法。在实际的网络应用中，该方法能够处理包含成千上万个节点和数万条边的网络，并能恢复出可解释的结构。
PDF8 years ago
Hawkes 过程
该文综述了 Hawkes 进程在金融分析等领域的应用，介绍了该过程的定义、特点及历史发展，并涵盖了其主要方面。
PDF9 years ago