arXiv cs.LG· Dmitry Osin, Egor Surkov, Petr Mokrov, Igor Udovichenko, Ivan Karpukhin, Evgeny Burnaev, Egor Shvetsov, Alexander Korotin·· 22 天前AI 评分36
真实感与准确率权衡：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
研究人员将多步事件序列预测建模为条件生成任务，并构建了涵盖预测准确率与分布真实感双重指标的基准测试。评测结果表明现有方法无法同时在两项指标上取得最优，揭示了两者间的权衡关系。为此，研究团队提出了 Wasserstein BaryBooster 算法，通过聚合高真实感扩散模型的采样结果构建 SOTA 预测器，证实分布真实感可转化为预测准确率，相关代码已开源。
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