贝叶斯状态空间神经网络：融合概率推理和状态空间实现高精度预测和可解释性

在监督学习任务中，特别是二元分类问题的建模过程中，传统神经网络虽然在预测精度方面表现优异，但在解释模型决策过程和预测结果的合理性方面存在显著不足。为了解决这一问题，本文提出了贝叶斯状态空间神经网络（Bayesian State-Space Neural Networks, BSSNN）框架。该框架通过显式建模给定输入条件下目标变量的条件概率分布，实现了高预测精度与可解释性的有机结合。

BSSNN框架整合了三个核心技术组件：贝叶斯概率理论用于量化不确定性并提供可解释的概率推理基础，状态空间建模技术用于捕获时间序列或序列数据中的动态依赖关系，深度神经网络结构用于处理高维数据中的复杂非线性映射关系。与仅关注预测目标的传统模型相比，BSSNN通过显式建模输入特征与输出目标之间的动态交互关系，特别适用于多变量时间序列和序列依赖性数据的分析。

本文将BSSNN扩展至反向推理任务，即预测X∣y，这种设计使得模型不仅能够预测结果，还能够探索特定结果对应的输入特征组合。在二元分类任务中，这种反向推理能力有助于识别导致正负类结果的关键因素，从而显著提升模型的可解释性和决策支持能力。

 

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