cari
RumahPeranti teknologiAIPengenalan kepada Pembelajaran Dalam Bayesian

Pengenalan kepada Pembelajaran Dalam Bayesian

Jan 23, 2024 am 10:30 AM
pembelajaran mesinpembelajaran yang mendalam

Pengenalan kepada Pembelajaran Dalam Bayesian

Pembelajaran mendalam Bayesian ialah kaedah yang menggabungkan statistik Bayesian dan teknik pembelajaran mendalam. Ia bertujuan untuk menyelesaikan masalah sedia ada dalam pembelajaran mendalam, seperti overfitting, ketidakpastian parameter dan data yang tidak mencukupi. Artikel ini akan memperkenalkan prinsip, aplikasi dan algoritma pembelajaran mendalam Bayesian secara terperinci.

1. Prinsip

Model pembelajaran mendalam konvensional terutamanya menggunakan kaedah anggaran kemungkinan maksimum untuk menganggar parameter, iaitu untuk mencari nilai parameter optimum dengan memaksimumkan fungsi kemungkinan pada set data latihan. Walau bagaimanapun, kaedah ini tidak dapat memberikan kuantifikasi ketidakpastian tentang parameter, dan juga tidak dapat menangani masalah seperti overfitting secara berkesan. Sebaliknya, pembelajaran mendalam Bayesian menggunakan pendekatan Bayesian untuk memodelkan parameter model, membolehkan kuantifikasi ketidakpastian parameter dan memperoleh keyakinan model. Dengan memperkenalkan taburan kebarangkalian terdahulu, pembelajaran mendalam Bayesian boleh mengemas kini dan menganggar parameter dengan mengira taburan kebarangkalian posterior, dengan itu memperoleh keputusan yang lebih tepat dan boleh dipercayai. Kaedah ini bukan sahaja menyediakan ukuran ketidakpastian parameter, tetapi juga menyelesaikan masalah overfitting secara berkesan dan memberikan lebih fleksibiliti dan kebolehtafsiran untuk pemilihan model dan inferens ketidakpastian. Kemunculan pembelajaran mendalam Bayesian telah membawa

ke bidang pembelajaran mendalam Bayesian menggabungkan pengedaran parameter model sebelumnya dan fungsi kebarangkalian data latihan untuk mengira taburan posterior bagi mendapatkan model tahap. Dalam fasa inferens, taburan ramalan model dikira melalui taburan posterior, mengukur ketidakpastian model. Semasa fasa latihan, anggaran parameter diperoleh dengan memaksimumkan taburan posterior. Berbeza daripada anggaran titik tradisional, anggaran parameter dalam pembelajaran mendalam Bayesian ialah taburan yang boleh mencerminkan ketidakpastian parameter. Kaedah ini boleh mewakili keyakinan model dengan lebih tepat dan memberikan hasil ramalan yang lebih dipercayai.

2. Aplikasi

Pembelajaran mendalam Bayesian telah diterapkan dalam banyak bidang. Berikut adalah beberapa aplikasi biasa.

1. Klasifikasi Imej

Aplikasi pembelajaran mendalam Bayesian dalam klasifikasi imej telah mendapat perhatian yang meluas. Model pembelajaran mendalam tradisional terdedah kepada pemasangan berlebihan apabila berurusan dengan sampel kecil, manakala pembelajaran mendalam Bayesian boleh mengurangkan masalah pemasangan berlebihan model dengan memperkenalkan pengedaran terdahulu. Pada masa yang sama, pembelajaran mendalam Bayesian boleh mengukur keyakinan model, supaya keputusan yang lebih dipercayai boleh dibuat apabila model tidak pasti.

2. Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Pembelajaran mendalam Bayesian juga digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Contohnya, pembelajaran mendalam Bayesian boleh digunakan untuk menambah baik tugas seperti terjemahan mesin, klasifikasi teks, analisis sentimen dan banyak lagi. Dengan memperkenalkan pengedaran terdahulu dan pengedaran posterior, pembelajaran mendalam Bayesian dapat menangani masalah ketidakpastian dan kekaburan yang wujud dalam data bahasa dengan lebih baik.

3. Pembelajaran peneguhan

Pembelajaran mendalam Bayesian juga digunakan dalam pembelajaran pengukuhan. Pembelajaran pengukuhan adalah kaedah pembelajaran bagaimana membuat keputusan terbaik melalui percubaan dan kesilapan. Pembelajaran mendalam Bayesian boleh digunakan untuk memodelkan masalah ketidakpastian dalam pembelajaran pengukuhan, dengan itu menyelesaikan dilema penerokaan-eksploitasi dengan lebih baik dalam pembelajaran pengukuhan.

3. Algoritma

Terdapat dua algoritma utama untuk pembelajaran mendalam Bayesian: inferens variasi dan kaedah Markov chain Monte Carlo (MCMC).

1. Inferens variasi

Inferens variasi ialah kaedah untuk menyelesaikan pembelajaran mendalam Bayesian dengan menghampiri taburan posterior. Inferens variasi menguraikan taburan posterior kepada keluarga taburan yang boleh dikesan, dan kemudian mencari taburan yang paling hampir dengan taburan posterior dalam keluarga taburan ini. Kelebihan inferens variasi ialah ia pantas dalam pengiraan, tetapi beberapa ketepatan mungkin hilang disebabkan penggunaan anggaran taburan posterior.

2. Kaedah Markov Chain Monte Carlo (MCMC)

Kaedah MCMC ialah kaedah yang menyerupai taburan posterior melalui pensampelan rawak. Kaedah MCMC membina rantai Markov supaya taburan pegun rantai adalah taburan posterior. Rantaian Markov ini kemudiannya disimulasikan dengan pensampelan untuk mendapatkan anggaran taburan posterior. Kelebihan kaedah MCMC ialah ia boleh mendapatkan taburan posterior yang tepat, tetapi kelajuan pengiraan adalah perlahan.

Selain daripada dua kaedah di atas, terdapat algoritma pembelajaran mendalam Bayesian yang lain, seperti pensampelan Gibbs, inferens variasi kotak hitam, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Pembelajaran Dalam Bayesian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Artikel ini dikembalikan pada:网易伏羲. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam
Cara Membina Pembantu AI Peribadi Anda Dengan Huggingface SmollmCara Membina Pembantu AI Peribadi Anda Dengan Huggingface SmollmApr 18, 2025 am 11:52 AM

Memanfaatkan kuasa AI di peranti: Membina CLI Chatbot Peribadi Pada masa lalu, konsep pembantu AI peribadi kelihatan seperti fiksyen sains. Bayangkan Alex, seorang peminat teknologi, bermimpi seorang sahabat AI yang pintar, yang tidak bergantung

AI untuk Kesihatan Mental dianalisis dengan penuh perhatian melalui inisiatif baru yang menarik di Stanford UniversityAI untuk Kesihatan Mental dianalisis dengan penuh perhatian melalui inisiatif baru yang menarik di Stanford UniversityApr 18, 2025 am 11:49 AM

Pelancaran AI4MH mereka berlaku pada 15 April, 2025, dan Luminary Dr. Tom Insel, M.D., pakar psikiatri yang terkenal dan pakar neurosains, berkhidmat sebagai penceramah kick-off. Dr. Insel terkenal dengan kerja cemerlangnya dalam penyelidikan kesihatan mental dan techno

Kelas Draf WNBA 2025 memasuki liga yang semakin meningkat dan melawan gangguan dalam talianKelas Draf WNBA 2025 memasuki liga yang semakin meningkat dan melawan gangguan dalam talianApr 18, 2025 am 11:44 AM

"Kami mahu memastikan bahawa WNBA kekal sebagai ruang di mana semua orang, pemain, peminat dan rakan kongsi korporat, berasa selamat, dihargai dan diberi kuasa," kata Engelbert, menangani apa yang telah menjadi salah satu cabaran sukan wanita yang paling merosakkan. Anno

Panduan Komprehensif untuk Struktur Data Terbina Python - Analytics VidhyaPanduan Komprehensif untuk Struktur Data Terbina Python - Analytics VidhyaApr 18, 2025 am 11:43 AM

Pengenalan Python cemerlang sebagai bahasa pengaturcaraan, terutamanya dalam sains data dan AI generatif. Manipulasi data yang cekap (penyimpanan, pengurusan, dan akses) adalah penting apabila berurusan dengan dataset yang besar. Kami pernah meliputi nombor dan st

Tayangan pertama dari model baru Openai berbanding dengan alternatifTayangan pertama dari model baru Openai berbanding dengan alternatifApr 18, 2025 am 11:41 AM

Sebelum menyelam, kaveat penting: Prestasi AI adalah spesifik yang tidak ditentukan dan sangat digunakan. Dalam istilah yang lebih mudah, perbatuan anda mungkin berbeza -beza. Jangan ambil artikel ini (atau lain -lain) sebagai perkataan akhir -sebaliknya, uji model ini pada senario anda sendiri

AI Portfolio | Bagaimana untuk membina portfolio untuk kerjaya AI?AI Portfolio | Bagaimana untuk membina portfolio untuk kerjaya AI?Apr 18, 2025 am 11:40 AM

Membina portfolio AI/ML yang menonjol: Panduan untuk Pemula dan Profesional Mewujudkan portfolio yang menarik adalah penting untuk mendapatkan peranan dalam kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Panduan ini memberi nasihat untuk membina portfolio

AI AI apa yang boleh dimaksudkan untuk operasi keselamatanAI AI apa yang boleh dimaksudkan untuk operasi keselamatanApr 18, 2025 am 11:36 AM

Hasilnya? Pembakaran, ketidakcekapan, dan jurang yang melebar antara pengesanan dan tindakan. Tak satu pun dari ini harus datang sebagai kejutan kepada sesiapa yang bekerja dalam keselamatan siber. Janji Agentic AI telah muncul sebagai titik perubahan yang berpotensi. Kelas baru ini

Google Versus Openai: AI berjuang untuk pelajarGoogle Versus Openai: AI berjuang untuk pelajarApr 18, 2025 am 11:31 AM

Impak segera berbanding perkongsian jangka panjang? Dua minggu yang lalu Openai melangkah ke hadapan dengan tawaran jangka pendek yang kuat, memberikan akses kepada pelajar A.S. dan Kanada.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa