where, \(\Delta _{t, i}\)  denotes the inter-event time interval, i.e., \(t_i - t_{i-1}\) . In contrast to other neural MTPP models that rely on the intensity function [1]}, [2]}, [3]}, [4]} we replace the intensity function with a log-normal flow. Such a formulation facilitates closed-form and faster sampling as well as more accurate prediction than the intensity-based models [5]}, [6]}.

где символ \(\Delta _{t, i}\) обозначает интервал между событиями, то есть \(t_i - t_{i-1}\). В отличие от других нейронных моделей MTPP, которые основываются на функции интенсивности [1], [2], [3], [4], мы заменяем функцию интенсивности на логарифмический нормальный поток. Такая формулировка облегчает аналитическую и более быструю генерацию случайных значений, а также обеспечивает более точное предсказание по сравнению с моделями, основанными на интенсивности [5], [6].