arXiv · cs.LG· Dmitry Osin, Egor Surkov, Petr Mokrov, Igor Udovichenko, Ivan Karpukhin, Evgeny Burnaev, Egor Shvetsov, Alexander Korotin·· 14 小时前
事件序列预测的准确性与真实性权衡：Wasserstein BaryBooster 将扩散模型真实性转化为预测精度
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，并发布同时评估预测准确性与分布真实性的基准，发现没有方法能同时兼顾两者，二者存在根本性权衡。作者提出 Wasserstein BaryBooster，将真实性强的扩散模型样本聚合进 SOTA 预测器，证明分布真实性可转化为预测精度。
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