arXiv cs.LG· Jonas Petersen, Pratik Jawahar, Riccardo Maggioni, Gian-Alessandro Lombardi, Matteo Cozzi, Marek Gajewski, Federico Martelli, Camilla Mazzoleni, Philipp Christian Petersen·· 22 天前AI 评分33
KITE：用于时间序列事件预测的知识注入时序编码器
KITE: A Knowledge-Injected Temporal Encoder for Time-Series Event Forecasting
AI 导读
研究人员提出 KITE 编码器，通过协变量与注意力偏置机制将语义先验注入自监督模型，用于预测多元时间序列中的罕见事件。实验表明，在短上下文场景下，周期性时钟先验使池化 h-AUROC 较无先验基线提升 14%（p<0.001），在 0.25 标签比例下守恒残差提升 47%，且有效先验还支持跨域迁移并带来 53% 的增益。
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