ATEMPO：按滞后与时序摊销的迁移熵估计模型
原文标题：ATEMPO: Amortized Transfer Entropy Model Per-lag Over-Time
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论文提出 ATEMPO，一种基于扩散模型、在滞后与时间维度上摊销的迁移熵估计器，单次训练即可估计完整迁移熵曲面，无需按源深度和目标深度分别拟合。在合成数据上取得最低平均相对误差，滞后检测准确率达 0.98，并改善天气预测与脑机接口任务的下游表现。
- 问题
- 时序迁移信息存在滞后，固定输入窗口会混入无关历史，现有迁移熵估计需反复拟合。
- 方法
- 提出基于扩散模型的 ATEMPO，在滞后与时间维度上摊销，单次训练即可估计完整迁移熵曲面。
- 结果
- 合成数据上平均相对误差最低，滞后检测准确率 0.98±0.04；K=6、L=3 只需一次拟合，而现有方法需 18 次。
- 影响
- 降低时序因果分析成本，可直接用于天气预测、脑机接口等需要定位信息滞后的任务。
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