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English(EN) DES-JEPA: Learning a Shared Vocabulary for High-Dimensional Discrete Event Sequences

新的DES-JEPA框架学习高维事件序列的共享词汇

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的框架DES-JEPA，旨在为高维事件序列学习共享的离散词汇。与依赖数值空间的现有时间基础模型不同，DES-JEPA解决了领域特定事件标签缺乏一致对应关系的挑战。该框架包括用于从合成过程中学习共享词汇的DES-JEPA，以及使用此学习词汇进行下一个事件预测的DES-PFN。这种方法在未见过的数据集上实现了具有竞争力的零样本性能，并且无需进行特定任务的微调即可扩展到处理多达700种不同的事件类型。 AI

影响 能够更有效地对跨不同领域的复杂、高维离散事件数据进行建模。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Hugo Math, Maximilian Forstenh\"ausler, Christos Anagnostopoulos ·

    DES-JEPA：为高维离散事件序列学习共享词汇

    arXiv:2610.38445v1 Announce Type: new Abstract: Temporal foundation models such as Chronos and TimesFM generalize across domains through a shared numerical observation space. In contrast, discrete event sequences (DESs), including operational event logs or patient clinical-event …

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