2. 深度学习的不确定性 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...
非贝叶斯网络中,在各种超参数固定的情况下,我们训练一个神经网络想要的就是各个层之间的权重和偏置。 而对于贝叶斯深度学习,因为权重和偏置都是分布,所以如果想进行前向传播进行参数估计,需要对参数进行多次采样。利用贝叶斯公式,求解w的后验概率p(w|x,y)*。 *贝叶斯公式 p(z|x) 被称为后验概率(posterior),p(...
非贝叶斯网络中,在各种超参数固定的情况下,我们训练一个神经网络想要的就是各个层之间的权重和偏置。 而对于贝叶斯深度学习,因为权重和偏置都是分布,所以如果想进行前向传播进行参数估计,需要对参数进行多次采样。利用贝叶斯公式,求解w的后验概率p(w|x,y)*。 *贝叶斯公式 p(z|x) 被称为后验概率(posterior),p(...
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...
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...
我们提出的框架是贝叶斯深度学习。有两个模块:深度模块,用概率型的深度模型表示;图模块,即概率图模型。深度模块处理高维信号,图模块处理偏推断的任务。 值得一提的是,图模块本质是概率型的模型,因此为了保证能够融合,需要深度模型也是概率型。模型的训练可以用经典算法,例如MAP、MCMC、VI。 给具体的例子,在医疗诊断领...
另一种,贝叶斯深度学习的近似是论文Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning提出的。也就是将采用MC Dropout视为对贝叶斯模型的近似。 其本质是在训练和测试阶段都打开dropout。而MC Dropout相当于下面式子的效果,即让每个参数Wi以一定概率有非0值或0值,并让这种选择符合...
在深度学习中,wi, (i=1,...,n) 和 b 都是一个确定的值,例如 w1=0.1,b=0.2 。即使我们通过梯度下降(gradient decent)更新 ,我们仍未改变 “ wi 和 b 都是一个确定的值” 这一事实。 贝叶斯深度学习认为每一个权重(weight)和偏置(bias)都应该是一个分布,而不是一个确定的值。(这很贝叶斯。)如下图...
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...
贝叶斯因子是用于比较不同机器学习算法相对优劣的重要指标。以图像分类为例，研究者可以采用贝叶斯统计的方法比较不同分类算法的贝叶斯因子，并选择对应最大的算法。在这个问题中，研究者需要构建一个贝叶斯模型，并应用贝叶斯因子对不同算法进行评估。通过比较不同算法下的后验概率分布，可以得出最优的算法，并量化各个...