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English(EN) Event2Vec: additive event embeddings where a linear score on a history decomposes exactly into per-event terms [P]

Event2Vec 库为离散事件序列提供加性嵌入

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

开发了一个名为 Event2Vec 的新库，用于学习离散事件序列的嵌入。该库利用简单的加性结构，其中历史是其事件向量的累加和，允许线性模型精确地分解为每个事件项。训练通过下一个事件预测和重建项进行自监督学习，无需外部标签。Event2Vec 支持各种嵌入空间，包括双曲、球面和非交换选项，并提供带有 PyTorch 后端的 scikit-learn 风格 API。 AI

影响 提供了一种新颖、可解释的序列建模方法，可以改善各个领域的根本原因分析。

排序理由 该集群描述了一篇关于学习事件嵌入的新研究论文和配套的开源库。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Event2Vec 库为离散事件序列提供加性嵌入

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该集群描述了一篇关于学习事件嵌入的新研究论文和配套的开源库。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/sulcantonin ·

    Event2Vec：加性事件嵌入，其中历史上的线性得分精确分解为每个事件项 [P]

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1x5nhu6/event2vec_additive_event_embeddings_where_a/"> <img alt="Event2Vec: additive event embeddings where a linear score on a history decomposes exactly into per-event terms [P]" src="https://preview.re…

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