Публикации по тегам bayesian-machine-learning

Публикации по теме 'bayesian-machine-learning'

Комплексное введение в байесовское глубокое обучение

Преодоление разрыва между основами и современными исследованиями. Table of Contents 1. Preamble 2. Neural Network Generalization 3. Back to Basics: The Bayesian Approach 3.1 Frequentists 3.2 Bayesianists 3.3 Bayesian Inference and Marginalization 4. How to Use a Posterior in Practice? 4.1 Maximum A Posteriori Estimation 4.2 Full Predictive Distribution 4.3 Approximate Predictive Distribution 5. Bayesian Deep Learning 5.1 Recent Approaches to Bayesian Deep..

Все учебные ресурсы по ИИ

Вот ссылки на ресурсы для изучения ИИ. Не стесняйтесь предлагать дополнительные ресурсы. Предварительно требования [1] Изначальная алгебра [2] Статистика Ресурс для новичков: [1] ПРИРОДА КОДЕКСА [2] Теория машинного обучения [3] Введение в информатику и программирование на Python [4] Теория видения [5] Курсы Udacity [6] Хакерское руководство по нейронным сетям [7] CS 131 Компьютерное зрение: основы и приложения [8] Курсы машинного обучения..

Быстрая и масштабируемая оценка неопределенности с использованием байесовского глубокого обучения

Выступление доктора Эмтияза Хана в IISc Недавно я посетил часовую презентацию доктора Эмтияза Хана, руководителя группы по приблизительному байесовскому выводу (ABI) в Центре RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (Токио). Его доклад вращался вокруг изучения дисперсии с помощью естественных градиентов. Он систематически объяснял, почему сложно вычислить неопределенность, и как они черпали вдохновение в оптимизаторе Adam в своей последней публикации на ICML’18 (которая..

Как и зачем изучать байесовский вывод

Краткое изложение лучших бесплатных онлайн-ресурсов для изучения всего байесовского Для многих специалистов по анализу данных тема байесовского вывода является столь же пугающей, сколь и интригующей. Хотя некоторые могут быть знакомы со знаменитой теоремой Томаса Байеса или даже реализовали наивный байесовский классификатор, преобладающее мнение, которое я заметил, состоит в том, что байесовские методы слишком сложны для кодирования для статистиков, но слишком «статистичны» для инженеров...

Навигация в пространстве гиперпараметров

Начало работы с прикладным машинным обучением иногда может сбивать с толку. Необходимо изучить множество терминов, и многие из них используются непоследовательно, особенно в разных областях знаний, когда один термин может означать две разные вещи в двух разных областях. Сегодня мы поговорим об одном таком термине: гиперпараметр модели . Параметр или гиперпараметр: в чем разница? Начнем с самого основного различия между параметром и гиперпараметром. Параметр модели - это внутреннее..

Как оценить алгоритмы машинного обучения

Первоначально опубликовано на https://www.niit.com/india/ . Машинное обучение (ML) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшают функции на основе опыта и использования данных. Это компонент искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения — это программы (математические и логические), которые изменяют себя для удовлетворительной работы по мере того, как они раскрываются для большего количества данных. «Обучающий» аспект машинного обучения..

Введение в байесовский вывод - математическое предприятие

Привет, это моя первая статья в блоге, так что потерпите немного, если я допустил какие-либо ошибки или пропустил какие-либо соглашения при написании статьи, пожалуйста, дайте мне знать в комментариях. (Всегда приветствуются вежливые отзывы о содержании :)). В мире статистики есть два известных подхода, используемых статистиками и специалистами по обработке данных для решения реальной проблемы прогнозирования, известной как частотный и байесовский подход. Золотое правило Байеса говорит..