贝叶斯神经网络,简单来说可以理解为通过为神经网络的权重引入不确定性进行正则化(regularization),也相当于集成(ensemble)某权重分布上的无穷多组神经网络进行预测。 本文主要基于 Charles et al. 2015 [1]…
首先作一则区分,贝叶斯网络是一种在图模型中应用贝叶斯公式的方法,而贝叶斯神经网络,则是一种解决传统神经网络中固定参数难以解释模型不确定性而导致的过拟合和泛化能力较弱的方法,本文讲述的贝叶斯神经网络。…
贝叶斯神经网络通过为权重引入不确定性，实质上是融合了多个具有不同权重分布的神经网络预测。它不同于传统神经网络，不局限于单一权重值，而是考虑了权重分布的后验。神经网络通常被视为条件分布模型，输入到输出的预测是通过权重参数化。在分类和回归中，权重被视为高斯分布的均值。最大似然估计(MLE)是标...
在神经网络的繁星中，贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Networks, BNNs）如同一颗独特的星辰，它通过为网络权重赋予不确定性，实现了模型的正则化和集成效应。其核心理念源于Charles等人在2015年的突破性工作，将神经网络视为输入到输出的条件概率分布，通过最大似然或最大后验估计进行学习。贝叶斯估计的关键在...
贝叶斯神经网络(BNN)的提出旨在防止过拟合，提升预测的灵活性，提供不确定性估计能力。传统神经网络采用最大似然估计，即权重在不同取值之间具有相同可能性。而贝叶斯神经网络从先验分布出发，通过最大后验估计寻找最优先验分布。可以将先验假设施加在权重或激活函数的参数上，形成基本的BNN结构。在高斯分布下...
“贝叶斯网络(Bayesian network),又称信念网络(belief network)或是有向无环图模型(directed acyclic graphical model),是一种概率图型模型。” 而贝叶斯神经网络(Bayesian neural network)是贝叶斯和神经网络的结合,贝叶斯神经网络和贝叶斯深度学习这两个概念可以混着用。
贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）通过提供不确定来回答“Why Should I Trust You？”这个问题。实现上讲，贝叶斯通过集成深度学习参数矩阵中参数的Uncertainty来驾驭数据的不确定性，提供给具体Task具有置信空间Confidence的推理结构。一般的神经网络我们称为Point estimation neural networks，通过MLE最大...
贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Network)通过提供不确定来回答“Why Should I Trust You?”这个问题。实现上讲,贝叶斯通过集成深度学习参数矩阵参数的Uncertainty来驾驭数据的不确定性,提供给具体Task具有置信空间Confidence的推理结构。 一般的神经网络我们称为Point estimation neural networks,通过MLE最大似然估计的方式建立...
pyro Bayesian Neural Networks HiddenLayer 是贝叶斯神经网络中的基本构件。它表示单个隐藏层,权重中的不确定性被编码在由参数指定的正态变分分布中a_比例尺和平均水平。所谓的“局部重新参数化技巧”用于减少方差(见下文参考)。取
贝叶斯神经网络简介 对于一个神经网络来说,最为核心的是如何根据训练集的数据,得到各层的模型参数,使得Loss最小,因其强大的非线性拟合能力而在各个领域有着重要应用。而其问题是在数据量较少的情况下存在严重的过拟合现象,对于获得数据代价昂贵的一些课题比如车辆控制等领域,应用存在局限性。