📚相较于传统神经网络,BNN通过引入概率分布来描述网络参数的不确定性,这使得它在处理噪声和异常值时更加有效,从而提高了模型的鲁棒性。此外,BNN的代码实现相对简洁,并且能够与LSTM、Transformer等流行网络结构相结合,显著提升模型性能。📈近期,BNN的研究成果已经在顶级期刊TPAMI和顶级会议Neurips上展示,为希望在学术界...
BNN-LSTM时间卷积神经网络风电功率互信息熵概率预测针对确定性的风电功率预测难以提供预测结果的波动区间和支撑风险决策的问题,以贝叶斯网络为基础,通过将先验分布置于LSTM网络层权重参数之上,构建了贝叶斯LSTM神经网络(BNN-LSTM).以时间卷积神经网络(TCNN)处理风电功率预测的历史时序数据,提取时序数据的关联特征.使用互信息...
🤔传统的神经网络虽然强大,但常常面临过拟合和泛化能力不足的挑战。而且,我们很难准确评估预测结果的可靠性。BNN通过引入概率分布来描述网络参数的不确定性,从而在处理数据时能够更好地应对噪声和异常值,实现更高的鲁棒性。🚀更令人兴奋的是,BNN不仅代码实现简单,还可以与LSTM、Transformer等热门网络相结合,在各种下...
例如,近期的研究提出了一种基于贝叶斯神经网络的新方法,用于多轴疲劳寿命预测及其不确定性量化。此外,BNN不仅代码实现简单,还可以与LSTM、Transformer等热门网络相结合,在各种下游任务中显著提升模型表现。 这些创新成果不仅展示了BNN在目标检测领域的强大潜力,还为未来的研究提供了新的方向和思路。我整理了10篇关于【贝...
LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中,并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合,对数据的结构特征和时序特征进行提取,从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码,并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示: 其代码部分:class GRU(torch.nn.Module): def...
今天,我要向大家介绍一个充满潜力的研究领域——贝叶斯神经网络(BNN)。 📚 与传统神经网络相比,贝叶斯神经网络具有明显的优势。它通过引入概率分布来表达网络参数的不确定性,这使得BNN在处理数据时能够更有效地应对噪声和异常值,从而实现更高的鲁棒性。 💡 而且,BNN的代码实现相对简单,并且可以与LSTM、Transformer...
However, one thing I have not been able to do is to get this working if inputSize != hiddenSize. I am currently only concerned with a simple unidirectional LSTM with a single layer but none of my permutations of gate "iw_desc" matrices with various 2D layouts and reordering input-size/...
awesomedeep-learninglstmganneural-networksawesome-listperceptronautoencodersbayesian-neural-networksbnnactivation-functions UpdatedDec 9, 2020 This is a framework for binary neural network based mmclassification binarypytorchimage-classificationbnn UpdatedJun 7, 2022 ...
bnnlibhas some factory functions to easily create standard architectures of neural networks. This is a single hidden layer network with LSTM cells (Schmidhuber & Hochreiter, 1997). The function takes three arguments, the number of inputs nodes, the number of LSTM cells, and the number of outp...
The number of elements in the input. iOS 14.0–18.0DeprecatediPadOS 14.0–18.0DeprecatedMac Catalyst 14.0–18.0DeprecatedmacOS 11.0–15.0DeprecatedtvOS 14.0–18.0DeprecatedvisionOS 1.0–2.0DeprecatedwatchOS 7.0–11.0Deprecated var input_size: Int