基于变分推断的贝叶斯神经网络详解（keras实现）

最新推荐文章于 2025-05-20 17:40:41 发布

Mr.Jcak

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分类专栏：机器学习 Keras

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38314865/article/details/98468583

http://krasserm.github.io/2019/03/14/bayesian-neural-networks/

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

def f(x, sigma):
    epsilon = np.random.randn(*x.shape) * sigma
    return 10 * np.sin(2 * np.pi * (x)) + epsilon

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变分推断原理与代码实战案例讲解

AI天才研究院

07-10

1079

变分推断原理与代码实战案例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来在统计学和机器学习领域，面对复杂的概率模型时，直接计算模型中的联合概率分布或者边际分布通常会遇到极大的困难，尤其是当涉及高维空间或者隐变量时。变分推断（Variational I

Keras 深度学习实战——神经网络性能优化技术详解

走向CTO的路上...

05-23

711

本教程将介绍 Keras 深度学习框架中常用的神经网络性能优化技术。深度学习模型的性能通常包括训练速度和预测精度两个方面。数据预处理模型架构超参数调整训练策略Keras 深度学习框架提供了简单易用的工具来优化神经网络模型的性能，这使得深度学习技术可以更加广泛地应用。

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PyTorch-BayesianCNN:PyTorch中基于反向传播的贝叶斯贝叶斯变分推理贝叶斯卷积神经网络

05-23

我们介绍了带变分推理的贝叶斯卷积神经网络，这是卷积神经网络（CNN）的一种变体，其中权重的难处理的后验概率分布是由Backprop的Bayes推断的。我们证明我们提出的变分推断方法是如何实现的性能相当于频率论推理在几个数据集（MNIST，CIFAR10，CIFAR100），如所描述的相同结构。 贝叶斯vs频频方法中的过滤器权重分布整个CNN的全贝叶斯视角图层类型该存储库包含两种类型的贝叶斯lauer实现： BBB（Backprop的Bayes）：基于。该层分别对所有权重进行采样，然后将其与输入组合以从激活中计算出一个样本。 BBB_LRT（使用本地重新参数化技巧的Backprop进行Bayes操作）：这一层与本地重新参数伎俩结合贝叶斯通过Backprop。这个技巧使得可以直接从激活中的分布中采样。制作自定义贝叶斯网络？要创建自定义贝叶斯网络，请继承layers.m

贝叶斯神经网络----从贝叶斯准则到变分推断

weixin_47062807的博客

05-15

2801

“如果一个知识你觉得学起来费力，很可能是你关于该知识的基础没有掌握” 前言在认识贝叶斯神经网络之前，建议先复习联合概率，条件概率，边缘概率，极大似然估计，最大后验估计，贝叶斯估计这些基础极大似然估计一个神经网络模型可以视为一个条件分布模型p(y∣x,w)p(y|x,w)p(y∣x,w),即在x,wx,wx,w已知的条件下求出yyy的分布，如果是分类问题，该分布对应分到各类的概率，如果是回归问题，则认为是高斯分布并取均值作为预测结果，相应地，神经网络的学习可以视作一个最大似然估计（Maximum L.

PyTorch 之 torch.distributions.Categorical 详解

最新发布

qq_36892712的博客

05-20

1004

掌握这个类的用法，能让你在强化学习、自然语言处理等诸多领域更加得心应手地构建和训练模型。在深度学习的诸多任务中，我们常常需要处理离散概率分布，比如在自然语言处理中对词汇表中的单词进行采样，或者在强化学习中从策略网络输出的动作概率分布中选择动作。本文将深入讲解这个类的用法，帮助你在实际项目中更好地利用它。方法计算分类分布的熵，熵反映了分布的不确定性。是一个元组，用于指定采样的样本数量和形状。默认为空，表示采样一个样本。方法枚举分布的支持集，即所有可能的类别索引。在语言模型中，模型会预测下一个单词的概率分布。

用matlab贝叶斯方法实现神经网络算法

03-09

在matlab开发环境下，用贝叶斯网络实现神经网络算法的实现步骤简单的阐明了神经网络机器学习的原理

贝叶斯网络

红豆的博客

10-10

217

前言 贝叶斯模型属于概率图模型(概率+图) 一、假设前提二、模型结构 贝叶斯网络属于一个有向无环图三、朴素贝叶斯网络 3.1 模型 3.2 参数估计(优化算法) 四、高斯朴素贝叶斯 五、多项朴素贝叶斯 六、伯努利朴素贝叶斯 ...

TensoFlow 实现 VAE（变分自编码）神经网络

qq_34714751的博客

01-02

934

TensoFlow 实现变分自编码（VAE）神经网络 文章目录TensoFlow 实现变分自编码（VAE）神经网络1. 网络结构输出损失代码：变数对最后输出的影响1. 截断随机正态分布的截断参数 1. 网络结构自上而下，先搭骨架，在实现 1. 主网络：net 1. init 1. 初始化编码器类 2. 初始化解码器类 ...

贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类

AI天才研究院

07-25

3623

在当今数字化时代,图像识别和分类技术已经成为人工智能和计算机视觉领域的核心研究方向之一。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的不断提升,深度学习技术在图像处理任务中展现出了惊人的性能。然而,传统的深度学习方法往往缺乏对不确定性的有效建模和推理能力。另一方面,贝叶斯网络作为一种概率图模型,在处理不确定性和进行推理方面具有独特优势。将贝叶斯网络与深度学习相结合,有望克服单一方法的局限性,为图像识别和分类任务带来新的突破。本文将深入探讨贝叶斯网络与深度学习的结合,特别是在图像识别和分类领域的应用。

【神经网络】变分自编码大杂烩

sinat_22510827的博客

11-12

706

1.变分自编码变分是数学上的概念，大致含义是寻求一个中间的函数，通过改变中间函数来查看目标函数的改变。变分推断是变分自编码的核心，那么变分推断是要解决的是什么问题?? 问题描述如下，假如我们有一批样本X，这个时候，我们想生成一批和它类似的样本，且分布相同，这个时候我们该怎么办呢? 1.如果我们知道样本的分布的情况下，这个事情就好办了，先生成一批均匀分布的样本，通过分布的具体形式与均匀分布之间的关系，生成一批新的样本。 2.如果我们不知道样本分布的情况下，仍然可以通过一些方法得到类...

【计算机科学】【2008.09】工程变分问题的神经网络

weixin_42825609的博客

11-25

225

本文为西班牙加泰罗尼亚技术大学（作者：Roberto L′opez Gonz′alez）的博士论文，共237页。科学和工程中许多问题的目的是寻找一个函数，它是某种特定功能的最佳表达。比如最优控制、反向分析和最优形状设计等。只有其中的一些变分问题能够被解析地求解，因此，唯一通用的技术是使用直接方法近似逼近解。然而，变分问题很难求解，为了克服这些困难，有必要在数值方法领域进行创新。这篇博士论文的...

PyMC3实现贝叶斯神经网络

Mr.horse的博客

07-20

1726

转自https://blog.csdn.net/jackxu8/article/details/71308390#commentBox 源地址https://docs.pymc.io/notebooks/bayesian_neural_network_advi.html PyMC3中的贝叶斯深网络生成数据产生一个简单的线性不可分的二分类问题的模拟数据。 %matplotlib in...

浅析贝叶斯神经网络（Based on Variational Bayesian）

热门推荐

qq_20195745的博客

09-06

3万+

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。 贝叶斯神经网络的优点是可以根据较少的数据得到较为solid的模型...

深度学习与神经网络（十四）—— VAE变分自编码器

hxxjxw的博客

06-22

1万+

VAE Variational Autoencoder 变分自编码器通常我们会拿 VAE 跟 GAN 比较，的确，它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，但是实现上有所不同引入从神经网络的角度来理解VAE变分自编码器中间神经元的连接方式也是不太一样的 VAE vs GAN GAN的效果要更好 ...

自编码器神经网络(AE)，变分自编码器（VAE），生成式对抗网络（GAN）

syu_acm的博客

06-12

1788

机器学习的模型可大体分为两类，生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)。经典的自编码器由于本身是一种有损的数据压缩算法，在进行图像重构的时候不会得到效果特别好的结果。相互作用的经济主体假定其他主体所选择的战略为既定时，选择自己的最优战略的状态，也就是纳什均衡。，它的目的是使生成模型的输出再输入给判别模型时，判别模型很难判断是真实数据还是虚假数据。捕获数据分布的生成模型G，和估计样本来自训练数据的概率的判别模型D。是给定某种隐含信息，基于学习得到的。

通俗简单讲解贝叶斯原理，并python实现贝叶斯分类代码

07-22

3303

1. 前言 贝叶斯原理相信大家都非常熟悉了，但是一般情况下，我们的数学水平不怎么地，学生的数学基础也不怎么地，所以要想给学生简单明了的讲明白，还不是一件容易的事情。为此，在备课（为河南中医药大学python程序设计）时候，做了充分的准备，争取用通俗易懂的方法尽量的少用公式，给大家讲明白贝叶斯原理的过程，并编程使用贝叶斯算法进行分类。 2. 目标 ...

【Pytorch神经网络实战案例】13 构建变分自编码神经网络模型生成Fashon-MNST模拟数据

小李的研究生学习日记

03-24

8533

1 变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明变分自编码里面真正的公式只有一个KL散度。 1.1 变分自编码神经网络模型介绍主要由以下三个部分构成： 1.1.1 编码器由两层全连接神经网络组成，第一层有784个维度的输入和256个维度的输出；第二层并列连接了两个全连接神经网络，每个网络都有两个维度的输出，输出的结果分别代表数据分布的均值与方差。 1.1.2 采样器根据编码器得到的均值与方差计算出数据分布情况，从数据分布情况中采样取得数据特征z，并将z传递到两节点为开始的解码器部分。 ..

【Pytorch神经网络实战案例】14 构建条件变分自编码神经网络模型生成可控Fashon-MNST模拟数据

小李的研究生学习日记

03-24

8750

1 条件变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明在实际应用中，条件变分自编码神经网络的应用会更为广泛一些，因为它使得模型输出的模拟数据可控，即可以指定模型输出鞋子或者上衣。 1.1 案例描述在变分自编码神经网络模型的技术上构建条件变分自编码神经网络模型，实现向模型输入标签，并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能。 1.2 条件变分自编码神经网络的实现条件变分自编码神经网络在变分自编码神经网络基础之上，增加指导性条件。在编码阶段的输入端添加了与标签对应的特征，在解码阶段同样添加标签特征。这..

贝叶斯神经网络（5）- 图像处理bayes-CNN

shanesu的博客

06-03

1万+

一、无偏估计百度：无偏估计是用样本统计量来估计总体参数时的一种无偏推断。估计量的数学期望等于被估计参数的真实值，则称此此估计量为被估计参数的无偏估计，即具有无偏性，是一种用于评价估计量优良性的准则。无偏估计的意义是：在多次重复下，它们的平均数接近所估计的参数真值。无偏估计常被应用于测验分数统计中。二、计算图片的组成分布p(x)用途：如果我们知道的图片的分布p(x)，我们就可以生成新的图片，判断异常...