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1
回答
如何
解决
使用
tenssorflow
实现
贝
叶
斯
神经网络
时
的
获取
参数
错误
tensorflow
step, fpr_value, tpr_value,f1)) tf.compat.v1.app.run() 预期输出会进展,但它给出了此
错误
浏览 30
提问于2019-06-24
得票数 0
回答已采纳
7
回答
有比
神经网络
更好
的
领域吗?
machine-learning
、
pgm
神经网络
在计算机视觉任务(参见米尼思、ILSVRC、卡格尔银河挑战)中获得最高结果。在计算机视觉方面,它们
的
性能似乎优于其他任何一种方法。但也有其他任务:回归:卡格尔雨预测,也是第二名我不太确定ASR (自动语音识别)和机器翻译,但我想我也听说过(递归
的
)
神经网络
(开始我目前正在学习
贝
叶
斯
网络,我想知道在哪些情况下,这些模型通常是适用
的
。所以我
的
问题是: 是否存在任
浏览 0
提问于2016-01-17
得票数 60
回答已采纳
1
回答
贝
叶
斯
网络推理算法假设数据
的
特定分布吗?
matlab
、
machine-learning
、
bayesian
、
directed-acyclic-graphs
、
bayesian-networks
我有一些数据,我想学习这些数据
的
贝
叶
斯
网络,然后
使用
这个
贝
叶
斯
网络进行推理。为此,我在MATLAB中
使用
了中
的
learn_struct_gs2。通过
使用
learn_struct_gs2学习
贝
叶
斯
网络。然而,我想知道: 当我们想要从数据中学习
贝
叶
斯
网络
时
,我们
的</em
浏览 2
提问于2019-12-22
得票数 0
1
回答
贝
叶
斯
神经网络
: Hessian
的
计算
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
mnist
、
hessian-matrix
我正在尝试用Python编写几种类型
的
ANN算法
的
代码,以便更好地理解/直观地理解它们。我没有
使用
Scikit-learn或任何其他现成
的
软件包,因为我
的
目标是教育而不是实用。然而,然后我得到了
贝
叶
斯
神经网络
,为了优化超
参数
,Hessian
的
计算是强制性
的
。 在我
的
全连接网络中,有784个输入,300个隐藏单元和10个输出单元。所有这些都会导致23820
浏览 6
提问于2015-11-06
得票数 2
2
回答
如何
在卷积网中寻找最优超
参数
?
python
、
tensorflow
、
optimization
、
conv-neural-network
我了解了scikit-optimize包,并且我对
贝
叶
斯
优化相对来说还是比较新
的
,我想在我当前
的
卷积
神经网络
中
使用
它。到目前为止,我试图
实现
这个目的,但我
的
代码不能正常工作,我不知道我
的
代码
的
哪一部分仍然存在问题。有人能告诉我怎么纠正这个问题吗?为了寻找最佳
的
超
参数
,在卷积
神经网络
上
使用
贝
叶
<
浏览 6
提问于2020-08-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
贝
叶
斯
地图是否给出了对未见数据
的
概率分布?
machine-learning
、
bayesian
、
bayesian-networks
我正在努力通过
贝
叶
斯世界。到目前为止,我已经了解到MLE或MPA是点估计,因此
使用
这样
的
模型只输出一个特定值,而不是一个分布。结果表明,从惩罚最小二乘中获得
的
权重W_{PLS}与通过最大后验获得
的
权重W_{MAP}相同:然而,该文件说:这里我不明白
的
是,地
浏览 0
提问于2021-03-18
得票数 4
1
回答
朴素
贝
叶
斯
和
神经网络
的
相似性和选择
machine-learning
、
neural-network
、
bayesian
我有一个包含10个不同输入和1个输出
的
大型数据集。所有的输出和输入都是谨慎
的
(低、中、高)。我正在考虑创建一个
神经网络
来
解决
这个问题,然而,当我将网络设计为有3种不同
的
输出(低,中,高)并
使用
softmax神经元
时
,我基本上得到了一个“概率”。我说
的
对吗?这让我认为尝试朴素贝叶斯分类器可能更好,从而忽略输入变量之间可能
的
相关性,然而在大型数据集中,朴素
贝
叶
斯
显示了有希望
的<
浏览 4
提问于2012-08-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
让CNN说“我不知道”
keras
、
cnn
、
image-classification
、
transfer-learning
、
bayesian-networks
为了简化
实现
,我在Keras中
使用
了传输学习,并以Resnet50作为基本模型。 我读到,在这种情况下,
贝
叶
斯
神经网络
会有所帮助。 你能帮助我理解
如何
通过转移学习来
实现
贝
叶
斯
CNN吗?任何材料或参考链接都会很有帮助。
浏览 0
提问于2019-05-04
得票数 4
回答已采纳
1
回答
基于TensorFlow概率
的
贝
叶
斯
神经网络
编码
python
、
tensorflow
、
tensorflow-probability
我试图
使用
TensorFlow概率来
实现
一个生物信息学回归任务
的
贝
叶
斯
深度学习。在传统数据科学中最接近
的
类比是图像评分,该模型试图预测标签(浮动值)尽可能接近真实标签。我以前在我
的
数据集上训练过一个TensorFlow中正常密集层
的
模型,它在一个独立
的
测试集上确实收敛并执行得很好。然而,当密集网络最终收敛到小于1
的
时候,
贝
叶
斯
网络似乎一点也不收敛
浏览 3
提问于2020-12-02
得票数 0
1
回答
贝
叶
斯
超
参数
优化
machine-learning
、
bayesian
、
tree-structure
我已经为我
的
lstm超
参数
做了一些
贝
叶
斯
超
参数
优化
的
实验。我想知道这些策略在哪里被称为“
贝
叶
斯
”。谁能解释一下在超
参数
优化
的
背景下“
贝
叶
斯
”是什么意思? 谢谢
浏览 17
提问于2019-06-27
得票数 1
1
回答
在发送给用户之前,需要扫描电子邮件内容中
的
垃圾邮件
php
、
spam
、
spamassassin
我有一个PHP应用程序,由客户用来发送电子邮件给他们
的
客户。有一个页面,让客户用户建立电子邮件模板发送给他们
的
客户。 我想添加一个名为“垃圾邮件检查”
的
功能。在发送给客户之前,
如何
使用
它检查电子邮件模板中
的
垃圾邮件内容?
浏览 0
提问于2012-04-24
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用
贝
叶
斯
优化时Cholesky分解中
的
错误
r
、
machine-learning
、
optimization
、
hyperparameters
因此,我一直在
使用
贝
叶
斯
优化()来调整基于交叉验证性能指标的机器学习模型
的
超
参数
。在
贝
叶
斯
优化
的
几次迭代之后,我经常会遇到以下
错误
: Error in chol.default(x = Sig): the leading minor of order XXX is not positive不幸
的
是,我不能分享我
的
数据集作为一个可重现
的
例子,并且这
浏览 0
提问于2021-10-31
得票数 1
1
回答
TF层中
的
kl_use_exact
参数
tensorflow
、
tensorflow-probability
、
densevariational
尝试在Tensorflow概率中利用DenseVariational层建立
贝
叶
斯
神经网络
。我
的
问题是,当我们将
参数
kl_use_exact设置为False
时
,我们没有考虑到先前
的
函数。我试着查看DenseVariational类
的
源代码(_make_kl_divergence_penalty函数),比以前更加困惑,我没有
使用
kl_use_exact。
浏览 19
提问于2022-06-22
得票数 0
回答已采纳
4
回答
文本处理
的
支持向量机还是人工
神经网络
?
artificial-intelligence
、
machine-learning
、
neural-network
对于一些文本处理项目,我们需要在支持向量机和快速人工
神经网络
之间做出选择。哪种方法是正确
的
?或者有没有这两个
的
替代方案...比范恩和支持向量机更合适
的
方法吗?
浏览 1
提问于2010-03-13
得票数 14
回答已采纳
1
回答
如果我用吉布
斯
抽样和
贝
叶
斯
模型,我要检查什么是无记忆
的
?
bayesian
、
markov-process
现在,我正试图更好地理解
贝
叶
斯
模型是
如何
与基本知识一起工作
的
。通过阅读教程,我发现一些非常基本
的
贝
叶
斯
模型,如
贝
叶
斯
层次模型,
使用
了一种叫做"Gibbs抽样算法“
的
方法,即马尔可夫链蒙特卡罗算法。我知道,如果我要用马尔可夫链做任何事情,那么我必须测试一个数据或
参数
,这违反了无记忆
的
假设。然而,我不知道
浏览 0
提问于2020-01-31
得票数 3
1
回答
基本ann
的
贝
叶
斯
正则化与退出
neural-network
、
bayesian
、
dropout
在应用
贝
叶
斯
正则化
的
同时,将退出应用于人工中性网络有意义吗?一方面,我认为从技术上讲,这应该是很好
的
,但是另一方面,如果
贝
叶
斯
正则化就像找到地图估计,给定一些先前
的
,难道不是它会在你
的
结果中产生随机噪声吗?
浏览 0
提问于2020-02-26
得票数 4
回答已采纳
3
回答
贝
叶
斯
网络和朴素贝叶斯分类器之间
的
区别是什么?
matlab
、
machine-learning
、
bayesian
、
naivebayes
、
bayesian-networks
贝
叶
斯
网络和朴素贝叶斯分类器之间
的
区别是什么?我注意到一个只是在Matlab中
实现
为classify,另一个有一个完整
的
net工具箱。如果你能在你
的
回答中解释一下,哪一个更有可能提供更好
的
准确性,我将不胜感激(不是先决条件)。
浏览 1
提问于2012-09-06
得票数 26
回答已采纳
1
回答
工业专用排序分类问题
的
神经网络
/机器学习方法
machine-learning
、
deep-learning
、
classification
、
lstm
因此,问题更多
的
是通过分析信息
的
每一个时间步骤来检测这些连续
的
缺陷,并且能够将这些缺陷与单个缺陷
的
情况“分离”。 希望本文
的
描述能为理解这里
的
目的提供一个小小
的
背景。我正在
使用
一种基于LSTM和乙状结肠激活函数
的
方法。我正在开发一个自定义丢失函数,并根据机器应该停止
的
时间步骤区域对学习问题标签进行建模--它给出了每个时间步骤
的
分类。,
神经网络
应该学会不停止在带有零
的</em
浏览 0
提问于2022-06-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
LSTM:向
贝
叶
斯
深层
神经网络
的
转换
lstm
、
bayesian
、
dropout
从Yarin关于
使用
Dropout作为
贝
叶
斯
近似(https://arxiv.org/pdf/1506.02142.pdf)
的
研究论文开始,我试图将这个概念应用到我
的
序列预测模型中。我
的
模型由两个LSTM层组成,然后是一个重合层,然后是一个softmax层。在每个层之后添加一个退出层。我已经找到了一些测量深层
神经网络
不确定性
的
实现
(比如这里
的
https:
浏览 0
提问于2019-04-19
得票数 3
2
回答
朴素
贝
叶
斯
的
class_weight =‘平衡’等价
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
naivebayes
我正在
使用
两个不同
的
分类器对相同
的
不平衡数据执行一些(二进制)文本分类。我想比较两个分类器
的
结果。当
使用
sklearns逻辑回归
时
,我可以选择设置class_weight = 'balanced'对于sklearn naive bayes,没有这样
的
参数
可用。我知道,我可以从更大
的
班级中随机抽样,以便最终得到两个班级
的
相同大小,但随后数据就会丢失。 为什么朴素
贝
叶</em
浏览 86
提问于2021-02-19
得票数 3
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