重新评估显示灵活经典模型可媲美神经时间点过程

摘要

一项系统研究在五个基准和两个大型医疗数据集上比较经典时间点过程（TPP）与神经TPP，发现具有可学习基线和核的灵活霍克斯过程缩小了先前报告的性能差距。采用样条强度头的Transformer与无强度模型相当，其优势主要在于建模事件发生时间而非事件类型。作者发布了开源框架TorchPP，提供一致的经典和神经TPP实现。

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  该研究提供了可复现的证据，表明灵活经典模型可媲美神经TPP，对软件和数据科学领域的模型选择具有参考意义，并发布了开源框架TorchPP供行业使用。