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对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
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