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使用脉冲神经网络的多变量点过程学习中的动态图结构估计

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内容提要

本研究提出了一种新框架脉冲动态图网络（SDGN），用于动态学习多变量点过程中的时空依赖关系。实验结果表明，SDGN在预测准确性和计算效率上优于现有方法，但在处理密集图形和某些非高斯依赖关系方面仍需改进。

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标签

多变量点过程 时空依赖 神经网络 脉冲动态图网络 计算效率 预测准确性
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