【NYU-WESLEY MADDOX】贝叶斯神经网络教程,83页ppt

2021 年 4 月 15 日 专知

现代深度学习方法为研究人员和工程师们提供了强大的工具,来解决以前似乎不可能解决的问题。然而,由于深度学习方法像黑匣子一样运行,与它们预测相关的不确定性往往难以量化。贝叶斯统计提供了一种形式主义来理解和量化与深度神经网络预测相关的不确定性。本文为使用机器学习,特别是深度学习的研究人员和科学家提供了教程,概述了相关文献,并提供了一套完整的工具集来设计、实现、训练、使用和评估贝叶斯神经网络。


https://cimsnyu.hosted.panopto.com/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=7e6db4d7-d642-41f2-97a0-ab510100db5e



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Wesley Maddox是纽约大学数据科学专业的博士生,研究兴趣是统计机器学习、贝叶斯深度学习、高斯过程和生成模型。正在研究在机器学习模型(如神经网络)中加入和利用不确定性的方法。
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