BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-02T00:00:00Z 增加与稀疏：用于时间点过程的扩散 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 ADD-THIN是一种基于整个事件序列的原则性概率去噪扩散模型，可以自然地处理具有离散和连续分量的数据。实验表明，该模型在密度估计方面与最先进的TPP模型相匹配，并在预测方面明显优于它们。 🏷️ 标签 ADD-THIN 事件序列 密度估计 概率去噪扩散模型 预测 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
