English(EN) Generative Modeling for Cascading Extremes via Autoregressive Transformers

新型 Transformer 模型生成序列极端事件

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-05 05:00

研究人员开发了一种对金融市场崩溃或自然灾害级联等序列极端事件进行建模的新方法。该方法利用“极值 token”表示将多元观测编码为类别序列，保留了主要超额的身份和时间顺序，同时丢弃了幅度细节。然后使用仅解码器的 Transformer 来估计下一个 token 核，从而能够生成反映诱导联合预测定律的未来 token 序列。该模型通过在模拟过程上进行预训练来证明其有效性，并在真实金融数据中显示出零样本迁移和适应的潜力。 AI

影响引入了一种对序列极端事件进行建模的新方法，有可能改善金融和其他领域的风险评估和模拟。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Miguel de Carvalho, Myung Won Lee, Jordan Richards, Sotirios Sabanis · 2026-11-05 05:00

通过自回归 Transformer 进行级联极端事件的生成建模

arXiv:2611.05728v1 Announce Type: cross Abstract: Extreme events often occur sequentially, from earthquake-tsunami cascades to successive extreme losses in financial markets. We introduce an extremal token representation that encodes multivariate observations as a categorical seq…

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