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、更有效果的进行时序模型的持续学习?基于此目标,我们完成了首个把NLP 领域 Prompt Pool 机制首次引入时间序列领域...
《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、...
相比时间序列模型,时序点过程模型避免了事件聚合过程中引入的精确时间戳信息丢失。另外,时序点过程模型也不同于马尔科夫链模型,后者的阶数即为要考虑的历史事件数量,阶数过高对建模带来了困难。而时序点过程模型则是可以考虑所有历史事件的影响来实现对历史信息的充分利用。 时序点过程等价于一个计数过程,形式化为N(t)...
通过这个机制,我们把持续学习的概念引入到了时序模型中,以一种轻量级的方式让这个模型持续的学习,不断适应新的数据。 机器学习中的持续学习(Continuous Learning,也称为终身学习或增量学习)是指让机器学习模型在完成初始训练之后,继续学习新的数据,从而不断更新和改进其性能和知识库的能力。这种学习方式让模型能够模仿人...
通过这个机制,我们把持续学习的概念引入到了时序模型中,以一种轻量级的方式让这个模型持续的学习,不断适应新的数据。 机器学习中的持续学习(ContinuousLearning,也称为终身学习或增量学习)是指让机器学习模型在完成初始训练之后,继续学习新的数据,从而不断更新和改进其性能和知识库的能力。这种学习方式让模型能够模仿人类...
对这样的数据建模,我们通常有以下几个方法(图一):预训练一个点过程模型,然后不再更新:最简单粗暴,但是因为它们在被部署后不会再进行学习或更新,从而导致它们在面对新的或者未见过的数据时性能下降,因为这些数据可能与训练集有所不同(这种现象称为分布漂移)。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...
硕士,主要研究方向为动力系统.自注意力时序点过程生成模型的Wasserstein学习方法 芦佳明,李晨龙 ,魏毅强(太原理工大学 数学学院,山西 晋中 030600)摘要:目前学界普遍通过循环神经网络(RNN)建模强度函数来刻画时序点过程,然而此类模型不能捕捉到事件序列之间的长程依赖关系,并且强度函数具体的参数形式会限制模型的泛化能力...
通过这个机制,我们把持续学习的概念引入到了时序模型中,以一种轻量级的方式让这个模型持续的学习,不断适应新的数据。 机器学习中的持续学习(Continuous Learning,也称为终身学习或增量学习)是指让机器学习模型在完成初始训练之后,继续学习新的数据,从而不断更新和改进其性能和知识库的能力。这种学习方式让模型能够模仿人...
NeurIPS'23 Paper Digest | PromptTPP: Prompt Pool 与时序点过程模型的持续学习,我们完成了首个把PromptPool机制首次引入时间序列领域的工作。代码、数据均已经开源,并将集成进开源库EasyTPP。
时序模型诊断在很多情况下,可以直接利用时序模型的个别参数或个别特性作为特征量(征兆)进行诊断(称为直接法),而不必构造判别函数进行逐特征提取;步骤如下:(1)采集系统工作信号,将信号离散处理。(2)建立ARMA(自回归滑动平均)模型,所有参数均可作为特征量。(3)在时域和频域内根据模型参数和特征进行诊断,或构造判别因...