論文の概要: Scalable Spatiotemporal Prediction with Bayesian Neural Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07657v1
- Date: Tue, 12 Mar 2024 13:47:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 21:25:53.378729
- Title: Scalable Spatiotemporal Prediction with Bayesian Neural Fields
- Title（参考訳）: ベイズニューラルフィールドを用いたスケーラブル時空間予測
- Authors: Feras Saad, Jacob Burnim, Colin Carroll, Brian Patton, Urs K\"oster,
Rif A. Saurous, Matthew Hoffman
- Abstract要約: BayesNFは、高容量関数推定のための新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャである。
気候および公衆衛生データセットからの統計的機械学習予測問題に対してベイズNFを評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3319596756744576
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spatiotemporal datasets, which consist of spatially-referenced time series,
are ubiquitous in many scientific and business-intelligence applications, such
as air pollution monitoring, disease tracking, and cloud-demand forecasting. As
modern datasets continue to increase in size and complexity, there is a growing
need for new statistical methods that are flexible enough to capture complex
spatiotemporal dynamics and scalable enough to handle large prediction
problems. This work presents the Bayesian Neural Field (BayesNF), a
domain-general statistical model for inferring rich probability distributions
over a spatiotemporal domain, which can be used for data-analysis tasks
including forecasting, interpolation, and variography. BayesNF integrates a
novel deep neural network architecture for high-capacity function estimation
with hierarchical Bayesian inference for robust uncertainty quantification. By
defining the prior through a sequence of smooth differentiable transforms,
posterior inference is conducted on large-scale data using variationally
learned surrogates trained via stochastic gradient descent. We evaluate BayesNF
against prominent statistical and machine-learning baselines, showing
considerable improvements on diverse prediction problems from climate and
public health datasets that contain tens to hundreds of thousands of
measurements. The paper is accompanied with an open-source software package
(https://github.com/google/bayesnf) that is easy-to-use and compatible with
modern GPU and TPU accelerators on the JAX machine learning platform.
- Abstract（参考訳）: 空間的に参照された時系列からなる時空間データセットは、大気汚染モニタリング、病気の追跡、クラウド要求予測など、多くの科学的およびビジネス知性アプリケーションにおいてユビキタスである。
現代のデータセットはサイズと複雑さを増し続けており、複雑な時空間力学を捉えるのに十分なフレキシブルで、大きな予測問題を扱うのに十分なスケーラブルな新しい統計手法の必要性が高まっている。
ベイズニューラルフィールド(ベイズニューラルフィールド、BayesNF)は、時空間領域上のリッチな確率分布を推定するための一般統計モデルであり、予測、補間、およびバリアグラフィーなどのデータ解析に使用できる。
BayesNFは、高容量関数推定のための新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャと、堅牢な不確実性定量化のための階層的ベイズ推論を統合する。
滑らかな微分可能変換の列を通じて事前を定義することにより,確率勾配降下法を用いて訓練した変動学習サロゲートを用いて,大規模データに対して後部推論を行う。
我々はBayesNFを統計的および機械学習のベースラインに対して評価し、数十から数十万の計測値を含む気候および公衆衛生データセットからの多様な予測問題に対する大幅な改善を示す。
論文にはオープンソースのソフトウェアパッケージ(https://github.com/google/bayesnf)が付属しており、jax機械学習プラットフォーム上の最新のgpuとtpuアクセラレータと互換性がある。
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