本文為 12 月 20 日，約翰霍普金斯大學 CLSP 實驗室博士生——梅洪源博士在第 20 期 PhD Talk 中的直播分享實錄。

本期 PhD Talk，來自約翰霍普金斯大學 CLSP 實驗室的博士生梅洪源，將為大家?guī)?strong>事件流、point processes 和 Hawkes process 的簡要介紹，以及 NIPS 2017 錄用論文?The Neural Hawkes Process: A Neurally Self-Modulating Multivariate Point Process?的深度解讀。

本文提出了一個通用的連續(xù)時間序列模型 — Neural Hawkes Process，用來學習事件流中不同事件之間的影響關(guān)系，進而對未來事件的發(fā)生時間和類型進行預測。

該模型在傳統(tǒng) Hawkes process 的基礎(chǔ)上，用 Recurrent Neural Network 來總結(jié)事件流的歷史信息，并動態(tài)地估計不同時刻不同事件之間復雜的相互影響關(guān)系，進而得出未來事件的發(fā)生時間和類型的概率分布。

此模型可以用于多種事件流的分析，包括醫(yī)學診斷，消費者行為，和社交網(wǎng)絡(luò)活動的預測等，并在多個數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。

■?論文 | The Neural Hawkes Process: A Neurally Self-Modulating Multivariate Point Process

■ 鏈接 | https://www.paperweekly.site/papers/438

■ 作者 | Hongyuan Mei, Jason Eisner

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的直播实录 | 基于生成模型的事件流研究 + NIPS 2017 论文解读的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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