本周為將門(mén)-TechBeat技術(shù)社區(qū)第268期線上Talk，也是NeurIPS 2020系列Talk第④彈！

北京時(shí)間12月24日(周四)晚8點(diǎn)，約翰霍普金斯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系在讀博士—梅洪源的Talk將準(zhǔn)時(shí)在將門(mén)TechBeat技術(shù)社區(qū)開(kāi)播！

他與大家分享的主題是: 「用一個(gè)“神經(jīng)”了的Hawkes process對(duì)事件序列建模」。屆時(shí)將回顧“神經(jīng)”了的Hawkes?process模型?(NeurIPS 2017)，并展示他和合作伙伴在這一方向上的最新進(jìn)展 (NeurIPS 2020、ICML 2020)。

Talk·信息

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主題：用一個(gè)"神經(jīng)"了的Hawkes process

對(duì)事件序列建模

嘉賓：約翰霍普金斯大學(xué)

計(jì)算機(jī)科學(xué)系在讀博士 梅洪源

時(shí)間：北京時(shí)間?12月24日 (周四) 20:00

地點(diǎn)：將門(mén)TechBeat技術(shù)社區(qū)

http://www.techbeat.net/

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Talk·提綱

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假設(shè)我們實(shí)時(shí)地對(duì)正在發(fā)生的事件進(jìn)行觀測(cè)，那么我們能否基于已經(jīng)觀測(cè)到的事件，對(duì)未來(lái)的事件進(jìn)行預(yù)測(cè)？舉例來(lái)說(shuō)，基于一個(gè)人在淘寶和京東上的購(gòu)物記錄，我們能否預(yù)測(cè)他未來(lái)要買(mǎi)的東西和買(mǎi)東西的時(shí)間？基于他在微博和抖音上的點(diǎn)贊記錄，我們能否預(yù)測(cè)他何時(shí)會(huì)點(diǎn)下一個(gè)贊，以及點(diǎn)給誰(shuí)？

“神經(jīng)”了的Hawkes process (NeurIPS 2017)?是一個(gè)用于上述應(yīng)用的重要模型。通過(guò)本次分享，我們將回顧這個(gè)模型，并展示我和合作伙伴們?cè)谶@一方向上的最新進(jìn)展。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

1. NeurIPS 2020 工作回顧：介紹如何利用noise-contrastive estimation (NCE) 來(lái)降低模型訓(xùn)練的計(jì)算成本。

2. ICML 2020 工作回顧：介紹如何通過(guò)邏輯編程語(yǔ)言 (logic programming) 把人們對(duì)于事件及其參與者之間的領(lǐng)域知識(shí) (domain knowledge)?結(jié)合進(jìn)模型之中，進(jìn)而將該模型拓展到事件種類繁多且規(guī)模龐大的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景。?

Talk·參考資料

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這是本次分享中將會(huì)提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！

論文鏈接：

1. Neural Hawkes process (NeurIPS 2017)

https://arxiv.org/abs/1612.09328

2. NCE for point processes (NeurIPS 2020)

https://arxiv.org/abs/2011.00717

3. Neural Datalog through time (ICML 2020)

https://arxiv.org/abs/2006.16723

Talk·提問(wèn)交流

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方式 ①

在本文留言區(qū)直接提出你的問(wèn)題，或掃描下方二維碼提問(wèn)！問(wèn)題被選中的小伙伴們將獲得一個(gè)紅包獎(jiǎng)勵(lì)！

方式 ②

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動(dòng)！留下你的打call??和問(wèn)題??，和更多小伙伴們共同討論，說(shuō)不定就被講者直接翻牌解答了呢！

你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會(huì)給予你相應(yīng)的i豆積分，近期還會(huì)有驚喜獎(jiǎng)勵(lì)哦！

Talk·嘉賓介紹

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梅洪源，約翰霍普金斯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系博士在讀，師從Jason Eisner教授，2018-2021 Bloomberg Data Science Ph.D. Fellowship 獲得者。他主要的研究方向是序列模型(sequential modeling)，目前專注于時(shí)間序列模型(time series modeling)，也對(duì)自然語(yǔ)言理解和生成有所涉獵。他的研究工作發(fā)表于主流機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)會(huì)議(AAAI / ICML / NAACL / NeurIPS)，曾被媒體(Bloomberg / Fortune)報(bào)道。

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關(guān)于TechBeat社區(qū)

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