现在让我们尝试一个 MDN 模型,这里已经实现了一个快速且易于使用的“fit-predict”、“sklearn alike”自定义 python MDN 类。如果您想自己使用它,这是 python 代码的链接(请注意:这个 MDN 类是实验性的,尚未经过广泛测试):https://github.com/CoteDave/blog/blob/master/Made%20easy/MDN%20regression/mdn_mo...
混合密度网络 (MDN) deardao 机器学习5 人赞同了该文章 简介 平方和或交叉熵误差函数的最小化导致网络输出近似目标数据的条件平均值,以输入向量为条件。对于分类问题,只要选择合适的目标编码方案,这些平均值表示类隶属度的后验概率,因此可以认为是最优的。然而,对于涉及连续变量预测的问题,条件平均只能对目标变量的...
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在本文中,首先简要解释一下 混合密度网络 MDN (Mixture Density Network)是什么,然后将使用Python 代码构建 MDN 模型,最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。 回归 “回归预测建模是逼近从输入变量 (X) 到连续输出变量 (y) 的映射函数 (f) […] 回归问题需要预测具体的数值。 具有多个输入变量的问题通常...
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混合密度网络(MDN)是一种结合传统神经网络与概率密度模型的网络结构,主要用于建模和预测数据的概率分布。以下是关于混合密度网络的相关信息: 基础概念 混合密度网络通过将高斯混合模型与神经网络结合,能够表示任意条件概率分布,适用于需要预测连续变量的场景。在这种网络中,输出被建模为多个高斯分布的叠加,每个高斯分布由神...
在本文中,首先简要解释一下 混合密度网络 MDN (Mixture Density Network)是什么,然后将使用Python 代码构建 MDN 模型,最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。 回归 “回归预测建模是逼近从输入变量 (X) 到连续输出变量 (y) 的映射函数 (f) [...] 回归问题需要预测具体的数值。具有多个输入变量的问题通常...
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通过混合密度网络(MDN),可以规避这些限制。因此,管理者可能会更好地掌握预测的潜在不确定性。 关于预测,理想情况下,我们不希望获得该问题的单一答案,而是一系列答案来评估每个答案的概率。换句话说,根据输入寻找一系列答案概率分布。因此,我们增强了对预测的理解,可以帮助做出更明智的决策。 高斯混合的直觉 举个例子...