在贝叶斯学习中,通常需要大量计算资源来确定贝叶斯最优假设,特别是当候选假设的数量很大时。不过,在一些特殊情况下,可以显著降低这种计算成本。以下是几种可以降低计算成本的特殊情况: 1. 条件独立性假设 在某些情况下,可以假设特征之间是条件独立的,这样可以简化计算。例如,朴素贝叶斯分类器假设给定类别标签后,各个特征...
首先谈下为什么要引入贝叶斯深度学习方法。贝叶斯深度学习能够对传统深度学习模型的不确定性(Model Uncertainty)建模,随着近年来卷积神经网络,Transformer 等发展,主流深度学习框架变得越来越复杂,网络深度可达成百甚至上千层,参数量也超过数千亿。这些大规模的神经网络虽然对信息感知和特征提取能力越来越强,但也存在在有限数...
我们的任务是希望模型能够学习到节点的表达,即能够捕获内容信息,又能够捕获图的信息。 解决方案是基于贝叶斯深度学习框架,设计关系型的概率自编码器。深度模块专门负责处理每个节点的内容,毕竟深度学习能够在处理高维信息是有优势的;图模块处理节点节点之间的关系,例如引用网络以及知识图谱复杂的关系。 在医疗领域,我们关注...
机器学习｜贝叶斯模型 贝叶斯模型是利用先贝叶斯定理进行计算的一种机器学习模型，并且此处涉及先验概率和后验概率。比如我们都知道去赌场会十赌九输，此是以前的经验，即为先验概率，也或者大家都知道抛硬币时上下面第一次都是1/2概率，这均为先验概率；如果发现一个人准备跳楼，那么此时他是因为赌博导致的概率是多少...
本篇文章主要概括了关于贝叶斯深度学习的综述:A Survey on Bayesian Deep Learning。内容包括贝叶斯深度学习的基本介绍以及其在推荐系统,话题模型,控制等领域的应用。 一个综合的人工智能系统应该不止能“感知”环境,还要能“推断”关系及其不确定性。深度学习在各类感知的任务中表现很不错,如图像识别,语音识别。然而概...
通过之前的介绍,我们也可以发现,在深度学习的基础上把权重和偏置变为 distribution 就是贝叶斯深度学习。 贝叶斯深度学习还有以下优点:(1)贝叶斯深度学习比非贝叶斯深度学习更加 robust。因为我们可以采样一次又一次,细微改变权重对深度学习造成的影响在贝叶斯深度学习中可以得到解决。(2)贝叶斯深度学习可以提供...
1、贝叶斯分类器与贝叶斯学习不同: 前者:通过最大后验概率进行单点估计; 后者:进行分布估计。 2、后验概率最大化准则意义? <==>期望风险最小化(只需要对每一项逐个最小化) 3、朴素贝叶斯需要注意的地方? (1)给出的特征向量长度可能不同,这是需要归一化为通长度的向量(这里以文本分类为例),比如说是句子单...
一个乐于探索和分享AI知识的码农!随着大数据的快速发展,以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注,并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用,其中贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展,成为非常重要的一类机器学习方法。
3.3 贝叶斯深度学习优势 (1)由于可以多次采样,因此训练得到的权重更加robust (2)可以得到模型的不确定性估计,由非softmax生成的概率 四、变分推理 Variational Inference 变分推理是常用的求解w后验分布的方式。一般的深度神经网络,假设θ 是神经网络的内部参数集,训练目标是要找到一个最好的 θ* ,让损失函数 Ln(...