贝叶斯神经网络革新精准预测时间序列趋势

谷歌研究团队推出全新开源工具AutoBNN，革新时间序列预测模型

【2024年3月28日】—— 谷歌研究团队软件工程师Urs Küster宣布推出全新开源工具AutoBNN（自动贝叶斯神经网络），旨在融合传统概率方法的可解释性与神经网络的灵活性和可扩展性，为复杂数据的时间序列预测提供更强大的解决方案。AutoBNN不仅能自动发现可解释的模型结构，还能生成高质量的不确定性估计，显著提升了在各种大规模数据应用场景中的性能。

时间序列预测在诸多领域中扮演着关键角色，从天气、交通流量预测到经济趋势分析，其应用场景广泛。然而，传统的时间序列建模方法面临诸多挑战。例如，基于高斯过程（GP）的贝叶斯方法需要依赖领域专家选择模型组件，同时计算代价高昂。另一个主流方法——神经网络，虽然具备处理复杂模式的能力，但其结果往往难以解释，且缺乏可靠的置信区间。

针对这些痛点，AutoBNN应运而生，为时间序列预测开辟了新的方向。它结合了高斯过程的解释性能力与贝叶斯神经网络（BNN）的高性能扩展性，为研究人员与开发者提供了一个兼顾灵活性与易用性的强大工具。

AutoBNN 基于过去十年高斯过程的创新成果，通过学习组合核函数（compositional kernels）显著提高预测精度。组合核函数允许对函数的结构假设进行灵活建模，例如趋势、周期性或噪声。同时，它提供了用户友好的界面，使具有数据领域知识但不精通高斯过程的用户也能轻松构建合理的模型。

在此基础上，AutoBNN引入贝叶斯神经网络，利用BNN的权重概率分布特性捕捉预测的不确定性，相较于高斯过程大幅降低了计算复杂性：
– 高效性与扩展性：高斯过程的传统训练算法时间复杂度随数据点数量呈立方增长，而BNN的复杂度可接近线性，适合处理大规模数据。
– 硬件友好：BNN训练更适合GPU等硬件加速，充分利用现代计算资源。
– 混合建模潜力：BNN可以与深度学习特征提取技术结合，支持用户定义的高层结构，同时通过深度学习自动探索高维协变量信息。

AutoBNN还通过创新的加和（Addition）和乘积（Multiplication）运算符扩展了模型表达能力。例如，两个BNN的乘积可以通过共享隐藏层的乘法计算实现，而加和则直接叠加各模型输出。这样不仅保留了高斯过程的可解释性，还允许通过简单灵活的操作实现复杂模型结构。

此外，AutoBNN通过新增核函数（如OneLayer单层核）和运算符（如WeightedSum权重加和）显著增强了结构探索能力。WeightedSum运算符允许模型平行训练多个可能的结构，并通过标准梯度优化方法提炼最优组合，大幅提升效率。

AutoBNN通过简洁的代码实现复杂功能，以下是一个预测季度数据的简单示例：

import autobnn as ab

model = ab.operators.Add(
    ab.kernels.LinearBNN(),
    ab.kernels.MaternBNN()
)
estimator = ab.estimators.AutoBnnMapEstimator(periods=12)
estimator.fit(data)

低, 中, 高 = 估计器.predict_quantiles()
“`

在对公开数据集M3的测试中，AutoBNN展示出强大的建模能力和可靠性。以周期性数据为例，其预测结果不仅能捕捉趋势和季节性组件，还提供了可靠的95%置信区间，显著提升了对未来趋势的不确定性评估。

AutoBNN 的发布为时间序列建模领域带来了新的可能性。其结合贝叶斯神经网络与高斯过程的优势，为研究人员和数据科学家开辟了优化复杂数据建模的新途径。我们诚邀学术界和工业界共同探索这一强大工具，并借助其创新能力解决现实世界中的诸多挑战。

AutoBNN核心团队包括Colin Carroll、Thomas Colthurst、Urs Küster和Srinivas Vasudevan，特别感谢Kevin Murphy、Brian Patton和Feras Saad在设计与开发阶段提供的意见与支持。

通过AutoBNN，谷歌研究团队再一次彰显了在人工智能领域的领导力。期待这一工具能够推动时间序列预测研究的进一步发展，加速复杂系统分析与决策的突破。

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