动态潜在图引导的神经时态点过程

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内容提要

提出了一种新颖的变分自编码器来捕捉时间动态的混合,通过使用学习到的依赖图来预测未来事件时间和事件类型,在预测真实世界事件序列中表现出更高的准确性。

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关键要点

  • 提出了一种新颖的变分自编码器。
  • 该模型用于捕捉时间动态的混合。
  • 使用学习到的依赖图来预测未来事件的时间和类型。
  • 在预测真实世界事件序列中表现出更高的准确性。
  • 相较于现有先进的神经点过程,具有更好的性能。
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