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ATEMPO：按滞后与时序摊销的迁移熵估计模型
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。
arXiv cs.AI5 天前
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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。