貝葉斯神經網絡
概述 貝葉斯神經網絡是一類神經網絡模型，模型的參數不是固定的值，而是分布，如$(圖1)$所示。這樣設置，我們就能夠對數據和模型的不確定性（uncertainty）進行評估。例如有一個函數$f(x)=y$，當函數$f$確定時，輸入$x$能得到唯一確定的y，如果我們調整$f$，得到的$y$就會 ...
原文：貝葉斯神經網絡
這篇文章是對貝葉斯神經網絡的一個初步認識，可以理解下。 隨着人工智能技術的普及，用機器學習預測市場價格波動的方法最近層出不窮。本文中，Alex Honchar 介紹了利用概率編程和 Pyro 進行價格預測的方法，相較於常規神經網絡，新方法對於數據的依賴程度更小，結果更准確。在實驗中，作者選擇了最近流行的虛擬貨幣 以太幣 作為實例進行價格預測。 去年我曾發表過幾篇有關使用神經網絡進行金融價格預測的教 ...
2019-01-07 19:58 0 4209 推薦指數：
相關推薦
貝葉斯網絡
把某個研究系統中涉及的隨機變量，根據是否條件獨立繪制在一個有向圖中，就形成了貝葉斯網絡。 貝葉斯網絡(Bayesian Network)，又稱有向無環圖模型(directed acyclic graphical model ,DAG)，是一種概率圖模型，根據概率圖的拓撲結構，考察一組 ...
貝葉斯網絡的
聯合概率表示兩個事件共同發生的概率。A與B的聯合概率表示為或者。 邊緣概率（又稱先驗概率）是某個事件發生的概率。邊緣概率是這樣得到的：在聯合概率中，把最終結果中那些不需要的事件通過合並成它們的全概 ...
貝葉斯網絡
一、 貝葉斯網絡，由一個有向無環圖(DAG)和條件概率表(CPT)組成。 貝葉斯網絡通過一個有向無環圖來表示一組隨機變量跟它們的條件依賴關系。它通過條件概率分布來參數化。每一個結點都通過P(node|Pa(node))來參數化，Pa(node)表示網絡中的父節點。 一個簡單的貝葉斯 ...
貝葉斯網絡
PRML中，說到，概率圖模型中， 有向圖的典型代表是貝葉斯網絡， 無向圖模型的典型代表是馬爾科夫隨機場。 朴素貝葉斯其實是一種簡單的貝葉斯網絡。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes ...
動態貝葉斯網絡
https://www.bayesserver.com/docs/introduction/dynamic-bayesian-networks ...
從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡
從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡 0 引言 其實。介紹貝葉斯定理、貝葉斯方法、貝葉斯判斷的資料、書籍不少，比方《數理統計學簡史》，以及《統計決策論及貝葉斯分析 James O.Berger著》等等，然介紹貝葉斯網絡 ...
從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡
1 貝葉斯方法 長久以來，人們對一件事情發生或不發生的概率，只有固定的0和1，即要么發生，要么不發生，從來不會去考慮某件事情發生的概率有多大，不發生的概率又是多大。而且概率雖然未知，但最起碼是一個確定的值。比如如果問那時的人們一個問題：“有一個袋子，里面裝着若干個白球和黑球，請問從袋子中 ...