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HawkesNest
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新的SEAHORSE框架标准化时空事件建模基准
研究人员推出SEAHORSE，一个旨在标准化时空点过程（STPP）建模基准的新统一框架。该框架旨在解决当前STPP模型比较中的不一致性问题，这些比较常常因不同的预处理、归一化和评估协议而受到影响。SEAHORSE为各种神经STPP模型提供了一个通用接口，能够通过一致的报告实现可复现的训练、调优和评估。该框架使用合成数据集HawkesNest进行了测试，揭示了不同模型家族的归纳偏置在事件复杂度不断增加的情况下如何影响性能。
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新基准 HawkesNest 测试时空人工智能模型
研究人员推出了 HawkesNest，这是一个旨在评估时空点过程 (STPP) 模型的新合成基准测试。与真实世界数据集不同，HawkesNest 在四个轴上提供了可控的复杂度：时空纠缠、背景异质性、交叉类型交互和域拓扑。这使得通过隔离特定的结构性难题来对 STPP 模型进行诊断性压力测试。初步测试表明，现有的 Hawkes 系列基线模型和 AutoSTPP 等神经网络模型在某些复杂度增加的情况下性能会下降，凸显了它们的敏感性。