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官方账号arXiv cs.LG@Alexander Chemeris, Ming Jin, Randall Balestriero
推荐理由：想找一种不用数据增强的时间序列自监督方法？LeNEPA用下一个潜在预测取代传统对比学习，在跨数据集表现更稳，学习速度也快一倍。
UCR-128
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7月2日
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LeNEPA（Latent Euclidean Next-Embedding Prediction Architecture）是一种新的自监督学习架构，采用无增强的下一潜在令牌预测目标，使用因果骨干和SIGReg正则化替代stop-gradient/EMA。在PTB-XL和Diag数据集上，LeNEPA在固定水平冻结探头协议下表现优于ECG-tuned JEPA，后者在跨域时性能下降。LeNEPA在2-5k次更新后达到80%的最终AUROC/AUPRC增益，而JEPA需要5-10k次。在UCR-128基准上，CauKer预训练的LeNEPA变体达到77.65%的平均随机森林准确率，接近Mantis（77.89%）和MOMENT（77.89%）。