自注意力时序点过程生成模型的Wasserstein学习方法
Wasserstein learning method for self-attention temporal point process generation model
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。针对上述问题，提出一种无强度函数的注意力机制的时序点过程生成模型。该模型使用Wasserstein距离构建损失函数，便于衡量模型分布与真实分布之间的偏差，利用自注意力机制描述历史事件对当前事件的影响程度，使得模型具有可解释性且泛化能力更强。对比实验表明，在缺失强度函数先验信息的情况下，该方法比RNN类的生成模型和极大似然模型在QQ图斜率的偏差和经验强度偏差这两个指标总体上分别减少35.125%和24.200%，证实了所提模型的有效性。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61901294)
山西省应用基础研究计划资助项目(201901D211105)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.08.0298
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 456-460
文章编号: 1001-3695(2022)02-022-0456-05
发布历史
[2021-10-22] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版
引用本文
芦佳明, 李晨龙, 魏毅强. 自注意力时序点过程生成模型的Wasserstein学习方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 456-460. (Lu Jiaming, Li Chenlong, Wei Yiqiang. Wasserstein learning method for self-attention temporal point process generation model [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 456-460. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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