本論文は、時間点過程モデリングの分野における新しいアプローチを提案している。主な内容は以下の通りである:
従来の時間点過程モデルは条件付き強度関数をモデル化していたが、その積分である累積ハザード関数をニューラルネットワークでモデル化することで、正確かつ効率的な尤度評価を実現する。
多変量時間点過程のモデル化において、従来のアプローチは各変量(イベントタイプ)ごとに強度関数(または密度関数など)をモデル化していたが、本手法では総強度関数とタイプ分布のみをモデル化することで、パラメータ数を大幅に削減する。
実験結果から、提案手法は既存手法と比べて優れた性能を示し、さらにパラメータ数とメモリ使用量も大幅に削減できることが分かった。
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