變分貝葉斯學習（variational bayesian learning）及重參數技巧（reparameterization trick）
摘要：常規的神經網絡權重是一個確定的值，貝葉斯神經網絡（BNN）中，將權重視為一個概率分布。BNN的優化常常依賴於重參數技巧（reparameterization trick），本文對該優化方法進行概要介紹。 論文地址：http://proceedings.mlr.press/v37 ...
原文：變分貝葉斯推斷（Variational Bayesian Inference）
變分貝葉斯推斷 Variational Bayesian Inference 變分貝葉斯方法主要處理復雜的統計模型，貝葉斯推斷中參數可以分為 可觀變量 和 不可觀變量，這其中不可觀部分進一步分為 隱含參數 和 隱含變量。 變分貝葉斯的核心任務是尋找一個 概率分布 Q left x theta right 去逼近真實的 P left x right , 並使用KL散度去估計其具體逼近程度，因為與逼 ...
2020-04-01 11:16 0 328 推薦指數：
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