拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
2024年5月17日 - 新浪
举例来说,在计算成像任务中,普通神经网络只能输出重建的图像,而贝叶斯神经网络不仅能重建图像,还能为每个像素值附加一个不确定度评估。这就展现了不确定世界的更完整图景。总结总的来说,在现实生活中,我们常常面临种种不确定性问题,无法立即得知准确答案。比如刑侦人员需要从线索中判断嫌疑人是否为真凶;科学家需要从...
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真的不值得重视吗?ETH Zurich博士重新审视贝叶斯深度学习先验
2021年9月4日 - 腾讯新闻
贝叶斯神经网络是通过贝叶斯推断确定参数,并使用后验预测进行预测的一种神经网络模型。近年来,由于它们的不确定度校准特性,这些模型越来越受欢迎。尽管研究者针对这些模型提出了许多不同的先验,但也有很多研究者认为基于参数的标准高斯先验是足够的,建模者的归纳偏差应通过架构选择来表示。经过对小型网络和简单问题的初步...
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从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石
2018年1月9日 - 网易
因此我们需要计算的概率是P(A|B)=P(4|red),接下来,我们使用贝叶斯定理计算这个概率值:1.P(B|A)=P(red|4)=1/22.P(A)=P(4)=4/52=1/133.P(B)=P(red)=1/2然后根据贝叶斯定理可得到:P(4|red)=P(red|4)·P(4)/P(red)=1/13。为什么贝叶斯定理能结合...
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