[EN] AutoBNN：用组合贝叶斯神经网络实现可解释的概率时间序列预测
谷歌开源AutoBNN，它结合了传统概率方法的可解释性与神经网络的可扩展性，能自动发现时间序列预测模型，并提供高质量的不确定性估计。
时间序列预测
[EN] Google开源AutoBNN：组合贝叶斯神经网络实现可解释时序预测
谷歌发布开源工具AutoBNN，将高斯过程的组合核结构与贝叶斯神经网络的灵活扩展性结合，自动发现可解释的时序预测模型并输出高质量不确定性估计，适用于大规模数据集。
谷歌开源AutoBNN，它结合了传统概率方法的可解释性与神经网络的可扩展性，能自动发现时间序列预测模型，并提供高质量的不确定性估计。
谷歌发布开源工具AutoBNN，将高斯过程的组合核结构与贝叶斯神经网络的灵活扩展性结合，自动发现可解释的时序预测模型并输出高质量不确定性估计，适用于大规模数据集。