🌟 Пространственно-временное прогнозирование с помощью Байесовских нейронных полей.

Байесовские нейронные поля (Bayes NF) - метод масштабируемого пространственно-временного прогнозирования, объединяющий архитектуру глубокой нейронной сети моделирования функций с иерархическим Байесовским моделированием для точной оценки неопределенности в сложных пространственно-временных полях.

Bayes NF строятся на основе Байесовской нейронной сети, отображающей многомерные пространственно-временные координаты в действительное поле.

Для получения высокой априорной вероятности для данных как с низко-, так и с высокочастотными вариациями, к исходным данным о времени и положении, подающимся в сеть, добавляются признаки Фурье, а чтобы учитывать априорные неопределенности, параметры сети получают априорное распределение.

Апостериорный вывод осуществляется с помощью стохастических ансамблей оценки максимального апостериори (MAP) или вариационно обученных суррогатов.

Метод Bayes NF относительно прост, он может обрабатывать пропущенные данные и обучаться по полному распределению вероятностей для произвольных пространственно-временных индексов.

Bayes NF универсален и применим к различным наборам данных без необходимости разработки новой модели для каждого случая или применения специфических для набора данных аппроксимаций вывода.

⚠️ Для локального запуска BayesNF на средних и больших объемах данных требуется GPU.


▶️ Практические туториалы с возможностью запуска на Google Coolab:

🟢анализ на основе пространственно-временного набора данных из 20 временных рядов еженедельных случаев заболевания ветряной оспой в Венгрии в период с 2005 по 2015 гг. Блокнот;

🟢анализ данных из об уровне загрязнения воздуха, измеряемом датчиками по всему Лондону каждый час. Блокнот.


▶️Локальная установка:

# Install bayesnf from PIP into venv:
$ python -m venv pyenv
$ source pyenv/bin/activate
$ python -m pip install -U bayesnf

# Install dependencies for Python 3.10
$ python -m pip install -r requirements.Python3.10.14.txt