评估指标片面性:xG(预期进球)等指标仅聚焦射门瞬间,无法量化控球链整体效率。 NMSTPP模型的技术突破 基于神经时空点过程理论(Neural Marked Spatio Temporal Point Process),系统通过联合概率密度建模事件序列: 其中ti为事件间隔时间(秒),zi∈{1,...,20}为Juego de Posicion战术划分的球场区域,mi∈{传球,盘带...
清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心近日在 KDD2023 发表论文《Spatio-temporal Diffusion Point Processes》，提出时空扩散点过程（DSTPP）模型，率先实现了对复杂时空联合分布的灵活精准建模。由于不对概率密度函数的参数形式施加任何限制，这种基于扩散模型的点过程方法解决了当前时空建模的一系列困难问题，在捕捉复杂...
1、预训练一个点过程模型，然后不再更新：但是序列数据通常会有分布漂移的现象，该方法显然无法处理这个问题。2、每隔一段时间，针对固定窗口的数据重新训练一次点过程模型：这个方法会遇到灾难性遗忘的问题。3、在线学习：模型的维护并不容易，而且也会遇到灾难性遗忘的问题。在这样的背景下，我们如何能更有效率、更...
《NeurIPS'23 Paper Digest | PromptTPP: Prompt Pool 与时序点过程模型的持续学习》为期一周的人工智能和机器学习领域顶级会议NeurIPS已于当地时间12月16日圆满结束。蚂蚁集团有2篇论文被本届会议收录，其中《Prompt-augmentedTemporalPointProcessforStreamingEventSequence》由蚂蚁集团研究并撰写，作者包括薛思乔、王言、...
时空点过程(STPP)通过联合概率密度函数建模事件序列: 其中ti为事件间隔时间,zi∈Z20表示球场分区(按Juego de Posicion战术划分为20个区域),mi∈{传球,盘带,传中,射门,控球终止}为动作类型,Hi为历史事件集合。通过引入神经网络的非线性拟合能力,NMSTPP可突破传统参数化模型(如Hawkes过程)的假设限制,实现端到端学...
每隔一段时间,针对固定窗口的数据重新训练一次点过程模型:这个方法会遇到灾难性遗忘的问题(图二),即忘记过去任务的重要信息。 点过程模型的在线学习版本:模型的维护并不容易,而且也会遇到灾难性遗忘的问题。 在这样的背景下,我们如何能更有效率、更有效果的进行模型的持续学习?我们在文章中 Prompt-augmented TPP 尝试...
每隔一段时间,针对固定窗口的数据重新训练一次点过程模型:这个方法会遇到灾难性遗忘的问题(图二),即忘记过去任务的重要信息。 点过程模型的在线学习版本:模型的维护并不容易,而且也会遇到灾难性遗忘的问题。 在这样的背景下,我们如何能更有效率、更有效果的进行模型的持续学习?我们在文章中 Prompt-augmented TPP 尝试...
1、参数化点过程模型及其应用。2、Factorial Marked Temporal Point Process [KDD 2018]：因子标记点过程学习。（Decoupled Learning for Factorial Marked Temporal Point Processes）3、深度神经网络与点过程模型的结合及其应用。分享时间 （北京时间 ） 10 月 18 日（星期四） 20:00 直播链接 http://www.mooc....
简介:本次公开课中,讲者将介绍如何使用点过程模型对此类序列数据进行建模分析。 雷锋网AI研习社讯:目前,大量数据是以事件序列的形成产生,比如电商用户的购买行为序列,社交网络用户的转发、点赞行为序列,病人的电子病历等,都属于序列数据。点过程模型是对此序列数据进行建模分析的有效工具。本次公开课中,讲者将介绍如何...
雷锋网AI研习社讯:目前,大量数据是以事件序列的形成产生,比如电商用户的购买行为序列,社交网络用户的转发、点赞行为序列,病人的电子病历等,都属于序列数据。点过程模型是对此序列数据进行建模分析的有效工具。本次公开课中,讲者将介绍如何使用点过程模型对此类序列数据进行建模分析。