arXiv · AI· Hugo Math, Maximilian Forstenh\"ausler, Christos Anagnostopoulos·· 8 小时前AI 评分25
DES-JEPA：学习高维离散事件序列的共享词表
DES-JEPA: Learning a Shared Vocabulary for High-Dimensional Discrete Event Sequences
AI 导读
研究提出DES-JEPA联合嵌入预测架构与DES-PFN网络，用于解决离散事件序列因事件标签不一致和高基数导致的泛化难题。 框架在未进行任务特定微调的情况下，在8个未见过的真实数据集上实现了有竞争力的零样本性能，并能扩展至支持多达700种不同事件类型。
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