AutoBNN

此库包含代码来指定与各种有用的GP核相对应的BNN，并使用加法、乘法和变化点等运算符将它们组装成模型。

它基于以下论文中的思想

• Lassi Meronen, Martin Trapp, Arno Solin. 周期激活函数导致平稳性. NeurIPS 2021.

• Tim Pearce, Russell Tsuchida, Mohamed Zaki, Alexandra Brintrup, Andy Neely. 贝叶斯神经网络中的表达先验：核组合和周期函数. UAI 2019.

• Feras A. Saad, Brian J. Patton, Matthew D. Hoffman, Rif A. Saurous, Vikash K. Mansinghka. 用于时间序列结构发现的序贯蒙特卡洛学习. ICML 2023.

设置

AutoBNN除了Tensorflow Probability核心软件包之外还使用了三个额外的依赖项：flax、scipy和jaxtyping。这些可以通过运行setup_autobnn.sh进行安装。