【资源记录】Bayesian Neural Network（BNN）介绍，常见package及区别

理解Bayesian Neural Networks：包对比与实现策略
最新推荐文章于 2024-12-28 21:27:07 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-28 21:27:07 发布 · 1.3k 阅读 · 9 ·
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本文介绍了Bayesian Neural Network（BNN）的基础知识，包括通过MCMC、Variational Inference（VI）和MC Dropout实现BNN的三种方法。提到了一些深入理解BNN的博客资源，并探讨了Edward包的支持情况，指出Edward2同时支持MCMC和VI。还推荐了一篇包含代码的博客，帮助读者更好地理解和应用BNN。

首先介绍几个很不错的介绍BNN的blog（按易于理解的推荐阅读顺序）（可能有的需要购买才能读）：

https://medium.com/@joeDiHare/deep-bayesian-neural-networks-952763a9537：

这篇博客里讲了一个很重要的总结，实现BNN的三个思路：

Here’s my take on three approaches.

  1. Approximating the integral with MCMC
  2. Using black-box variational inference (with edward)
  3. Using MC dropout

关于Variational Inference，可以看这个：https://medium.com/@jonathan_hui/machine-learning-variational-inference-273d8e6480bb

不过说实话确实不好懂。

 

然而，上面 提到的，两年前很热门的Edward这个package，到底用的是MCMC还是VI，这个blog里的观点好像与第一篇不一样：

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通俗理解贝叶斯网络(BNN)
AI天才研究院
08-24 2232
本文的主要目的是为读者提供一个直观、易懂的贝叶斯网络(Bayesian Network, BNN)介绍。我们将从基本概念出发，逐步深入到实际应用，帮助读者建立对贝叶斯网络的全面认识。贝叶斯网络的基本概念和组成元素贝叶斯网络的工作原理和推理过程贝叶斯网络的构建方法和应用场景贝叶斯网络在实际问题中的应用示例贝叶斯网络的优势和局限性通过本文，读者将能够理解贝叶斯网络如何模拟复杂系统中的不确定性和因果关系，以及如何利用这一工具进行概率推理和决策支持。背景介绍：概述文章的目的、范围和预期读者。
Bayesian Neural Networks
02-20
Author(s): Herbert K. H. Lee1 University of California, Santa Cruz, Santa Cruz, California 1 Published: 2004 Print ISBN13: 9780898715637 eISBN: 9780898718423 DOI: 10.1137/1.9780898718423 Book Code: SA13 Series: ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability Pages: x + 93
贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）
最新发布
梁小憨憨的博客
12-28 2940
最近在研究贝叶斯神经网络，一些概念一直搞不清楚，这里整理一下相关内容，方便以后查阅。
Bayesian Neural Network for regression (PRML)
医疗影像检索
12-19 467
Bayesian Neural Network ： PRML 5.7章节 参考代码：https://nbviewer.jupyter.org/github/ctgk/PRML/blob/master/notebooks/ch05_Neural_Networks.ipynb 1.git clone:https://github.com/ctgk/PRML.git到目录 PRML/下 2.代...
Bayesian Neural Networks：贝叶斯神经网络
t20134297的博客
07-10 730
https://zhuanlan.zhihu.com/p/81170602
Bayesian Neural Networks for Regression解析
u013841458的博客
08-20 2927
地址：https://zhusuan.readthedocs.io/en/latest/tutorials/bayesian_nn.html 本教程假设读者已经熟悉了ZhuSuan的基本概念。 近年来神经网络在拟合复杂变换方面具有强大的能力，成功应用于语音识别，图像分类和机器翻译等。然而，神经网络的典型训练需要大量标记数据来控制过度拟合的风险。 当涉及现实世界的回归任务时，问题变得更加困难。 ...
bayesian neural network in mnist
08-08
标题"bayesian neural network in mnist"提到了两个主要概念：贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network, BNN）和MNIST数据集。MNIST是机器学习领域一个经典的图像识别数据集，包含手写数字的图片。而贝叶斯神经网络...
Bayesian Neural Network Recent Papers-贝叶斯神经网络相关研究文章
qq_39588577的博客
11-05 1814
Bayesian Neural Network Recent Papers-贝叶斯神经网络相关研究文章MethodsVariational Inference (VI)Markov Chain Monte CarloMCMC + VIEnsembling Sampling (ES)Particle OptimizationLaplace ApproximationExpectation Propgation (EP)OthersTheoryGaussian ProcessDropoutIssuesOther
概率神经网络_PR Ⅳ: 贝叶斯神经网络 Bayesian Neural Network
weixin_39710361的博客
11-28 940
Probabilistic in Robotics Ⅳ: Bayesian Neural Network贝叶斯方法后来也搭上了Deep learning的顺风车，摇身一变成了Bayesian Neural Network(BNN)。 注意：这叫做贝叶斯神经网络，不是贝叶斯图网络之前一直在介绍贝叶斯方法的思想，但是没有介绍怎么求解。在第二章Bayesian Inference已经写过主要的求解方式有...
Probabilistic decoder, Bayesian neural network, Probabilistic encoder
Keith
03-04 1481
最近在看概率模型，看到这三种模型的时候老是分不开谁是谁，在此做个总结加强记忆。 Probabilistic decoder Probabilistic decoder 的概率图模型 Probabilistic decoder是通过coding theory对 likelihood(p(xn|zn)p(xn|zn)p(x^n|z^n))进行重新解释。p(xn|zn)p(xn|zn)p(...
使用Pytorch和Pyro实现贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Network)
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本文翻译自：https://www.noconote.work/entry/2019/01/01/160100 最近概率模型和神经网络相结合的研究变得多了起来，这次使用Uber开源的Pyro来实现一个贝叶斯神经网络。概率编程框架最近出了不少，Uber的Pyro基于Pytorch，Google的Edward基于TensorFlow，还有一些独立的像PyMC3,Stan,Pomegranate等等。 ...
贝叶斯神经网络BNN
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反向传播网络在优化完毕后，其权重是一个固定的值，而贝叶斯神经网络把权重看成是服从均值为 μ ，方差为 δ 的高斯分布，每个权重服从不同的高斯分布，反向传播网络优化的是权重，贝叶斯神经网络优化的是权重的均值和方差，所以贝叶斯神经网络需要优化的参数是反向传播网络的两倍。在预测时，BNN会从每个高斯分布中进行采样，得到权重值，此时贝叶斯神经网络就相当于一个反向传播网络。也可以进行多次采样，从而得到多次预测结果，将多次预测结果进行平均，从而得到最终的预测结果（就像是ensemble模型）
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12-24 2529
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