变分贝叶斯推断（Variational Bayesian Inference）
~~变分贝叶斯推断（Variational Bayesian Inference） 变分贝叶斯方法主要处理复杂的统计模型，贝叶斯推断中参数可以分为 可观变量 和 不可观变量，这其中不可观部分进一步分为 隐含参数 和 隐含变量。 变分贝叶斯的核心任务是寻找一个 概率分布$Q\left( {x ...
原文：变分贝叶斯学习（variational bayesian learning）及重参数技巧（reparameterization trick）
摘要：常规的神经网络权重是一个确定的值，贝叶斯神经网络 BNN 中，将权重视为一个概率分布。BNN的优化常常依赖于重参数技巧 reparameterization trick ，本文对该优化方法进行概要介绍。 论文地址：http: proceedings.mlr.press v blundell .pdf 网络权重的点估计 常规神经网络可以基于MLE或MAP对权重作点估计。 基于MLE maxim ...
2021-02-07 17:33 0 315 推荐指数：
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