原文:贝叶斯深度学习(bayesian deep learning)

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2019-01-17 16:35 5 17025 推荐指数:

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网络(Bayesian networks)

算法杂货铺——分类算法之网络(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素分类。朴素分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立)。当这个条件 ...

Thu Jan 17 23:31:00 CST 2019 0 976
深度学习-概述

一、背景 1.1 深度神经网络 深度神经网络是连接主义系统,通过它通过学习例子来完成任务,而不需要事先了解这些任务。它们可以很容易地扩展到数百万个数据点,并且可以通过随机梯度下降进行优化。 CNN是DNN的变体,能够适应各种非线性数据点。 起始层学习更简单的特征,如边和角 ...

Fri Mar 08 04:37:00 CST 2019 1 3326
学习1

一、什么是推断 推断(Bayesian inference)是一种统计学方法,用来估计统计量的某种性质。 它是贝叶斯定理(Bayes' theorem)的应用。英国数学家托马斯·(Thomas Bayes)在1763年发表的一篇论文中,首先提出了这个定理。 推断 ...

Thu May 26 23:11:00 CST 2016 0 2038
机器学习 | 算法笔记- 朴素(Naive Bayesian

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录    k近邻(KNN)    决策树    线性回归    逻辑蒂回归    朴素    支持向量机(SVM ...

Mon Mar 11 01:55:00 CST 2019 0 8419
角度,看深度学习的属性和改进方法

https://arxiv.org/abs/1706.00473 深度学习是一种为非线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从概率视角描述深度学习会产生很多优势,即具体从统计的解释和属性,从对优化和超参数调整更有效的算法,以及预测性能的解释这几个方面进一步阐述。同时,传统的高维统计技术 ...

Thu Jun 08 21:53:00 CST 2017 0 5504
分类算法之朴素分类(Naive Bayesian Classification)

1、什么是分类 分类是一种重要的数据分析形式,它提取刻画重要数据类的模型。这种模型称为分类器,预测分类的(离散的,无序的)类标号。例如医生对病人进行诊断是一个典型的分类过程,医生不是一眼就 ...

Thu Oct 16 23:46:00 CST 2014 0 13178
 
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