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 ...
原文：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 v blundell .pdf 網絡權重的點估計 常規神經網絡可以基於MLE或MAP對權重作點估計。 基於MLE maxim ...
2021-02-07 17:33 0 315 推薦指數：
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