arXiv cs.LG· Dmitry Osin, Egor Surkov, Petr Mokrov, Igor Udovichenko, Ivan Karpukhin, Evgeny Burnaev, Egor Shvetsov, Alexander Korotin·· 7 小时前AI 评分26
真实感与准确率：从生成建模视角看事件序列预测
Realism VS Accuracy: Event Sequence Forecasting from a Generative Modeling Perspective
AI 导读
研究将事件序列的多步预测建模为条件生成问题，并同时评估预测准确率与分布真实感，构建了涵盖两类指标的基准，包含统计基线、邻近领域模型和真实数据集。评估发现没有方法能同时擅长准确率与真实感，二者存在根本性权衡。作者提出 Wasserstein BaryBooster，将真实感强的扩散模型样本聚合进 SOTA 预测器，证明分布真实感可转化为预测准确率。
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