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concepts/neural-temporal-point-process.md

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+title: "神经时间点过程 (Neural TPP)"
+created: 2026-06-16
+updated: 2026-06-16
+type: concept
+tags: [temporal-point-process, deep-learning, neural-network]
+sources: [raw/papers/advances-temporal-point-processes-2026.md]
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+# 神经时间点过程 (Neural TPP)
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+神经 TPP 利用深度神经网络增强 TPP 的表达能力，用隐向量编码事件历史，然后参数化下一事件的条件分布。
+
+## 三大架构演进
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+### 1. RNN-based TPP
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+最早范式 (Du et al., 2016; Mei & Eisner, 2017)。RNN/LSTM 编码事件历史 `(t_1,...,t_n)` 为隐状态 `h_n`，然后：
+```
+lambda*(t) = softplus(w^T h_n + b*(t-t_n))
+```
+
+- 优点：自然处理变长序列，在线预测
+- 缺点：难以捕捉长程依赖，历史编码压缩在单一向量中
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+### 2. Transformer-based TPP（自回归）
+
+自注意力机制直接建模所有历史事件对下一事件的共同影响 (Zhang et al., 2020)：
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+- **Self-Attentive Hawkes Process (SAHP)**：用注意力权重替代 Hawkes 的显式触发函数，提供可解释的事件重要性
+- **Transformer Hawkes Process (THP)**：标准 Transformer 编码器提取历史表征
+- **Sparse Transformer Hawkes**：稀疏注意力处理长序列效率问题
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+### 3. Diffusion-based TPP
+
+扩散模型将事件序列生成建模为迭代去噪过程 (Lüdke et al., 2023)：
+
+- **优势**：非自回归生成，批量化长程预测，避免误差累积
+- **劣势**：时序一致性弱，训练/推理成本高，缺乏显式似然
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+## 四种参数化选择
+
+所有神经 TPP 最终需要选择如何表示下一事件的条件分布：
+
+| 参数化 | 方法 | 数值积分 | 采样 |
+|--------|------|---------|------|
+| 条件强度 `lambda*` | ReLU/softplus/exp | 需要 Monte Carlo | thinning |
+| 条件密度 `f(t|H)` | 混合对数正态 | 不需要 | 直接采样 |
+| 累积强度 `Lambda*` | 单调网络/样条 | 不需要 | 逆变换 |
+| 逆 CDF `F^{-1}` | 单调有理二次样条 | 不需要 | 高效采样 |
+
+Intensity-free 方法（后三种）避免了 `∫ lambda*` 的数值积分——见 [[intensity-free-modeling|intensity-free 建模]]。
+
+## 参考
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+- [[temporal-point-process|时间点过程]]
+- [[conditional-intensity-function|条件强度函数]]
+- [[intensity-free-modeling|Intensity-free 建模]]
+- [[diffusion-based-tpp|扩散 TPP]]
+- [[tpp-training-methods|TPP 训练方法]]
+- [[advances-temporal-point-processes-2026|TPP 综述]]