論文の概要: Scalable Spatiotemporal Prediction with Bayesian Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07657v3
• Date: Tue, 26 Nov 2024 21:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:24:09.784114
• Title: Scalable Spatiotemporal Prediction with Bayesian Neural Fields
• Title（参考訳）: ベイズ型ニューラル場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 Köster, Rif A. Saurous, Matthew Hoffman,
• Abstract要約: BayesNFは、階層的ベイズ推定と高容量推定のためのディープニューラルネットワークアーキテクチャを統合し、堅牢な予測の不確実性を実現する。 BayesNFは、数万の計測値を含む気候および公衆衛生データから予測問題を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3299088915999295
• License:
• Abstract: Spatiotemporal datasets, which consist of spatially-referenced time series, are ubiquitous in diverse applications, such as air pollution monitoring, disease tracking, and cloud-demand forecasting. As the scale of modern datasets increases, there is a growing need for statistical methods that are flexible enough to capture complex spatiotemporal dynamics and scalable enough to handle many observations. This article introduces the Bayesian Neural Field (BayesNF), a domain-general statistical model that infers rich spatiotemporal probability distributions for data-analysis tasks including forecasting, interpolation, and variography. BayesNF integrates a deep neural network architecture for high-capacity function estimation with hierarchical Bayesian inference for robust predictive uncertainty quantification. Evaluations against prominent baselines show that BayesNF delivers improvements on prediction problems from climate and public health data containing tens to hundreds of thousands of measurements. Accompanying the paper is an open-source software package (https://github.com/google/bayesnf) that runs on GPU and TPU accelerators through the JAX machine learning platform.
• Abstract（参考訳）: 空間的に参照される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、疾患追跡、クラウド要求予測など、様々な用途に広く使われている。 現代のデータセットの規模が大きくなるにつれて、複雑な時空間力学を捉えるのに十分なフレキシブルで、多くの観測を扱うのに十分なスケーラブルな統計手法の必要性が高まっている。 本稿では,ベイズニューラルネットワーク(BayesNF)について紹介する。ベイズニューラルネットワーク(BayesNF)は,予測,補間,バリグラフィといったデータ解析タスクに対して,豊富な時空間確率分布を推定する一般統計モデルである。 BayesNFは、高容量関数推定のためのディープニューラルネットワークアーキテクチャを階層型ベイズ推論と統合し、堅牢な予測不確実性定量化を行う。 顕著な基準値に対する評価は、ベイズNFが数万から数十万の計測値を含む気候や公衆衛生データから予測問題を改善していることを示している。 この論文はオープンソースソフトウェアパッケージ(https://github.com/google/bayesnf)で、JAX機械学習プラットフォームを介してGPUとTPUアクセラレータ上で動作する。

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