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如何使用PyTorch计算蒙特卡洛辍学神经网络的不确定性？
我正在尝试使用Pytorch上的Mc Dropout实现贝叶斯CNN，主要思想是通过在测试时应用dropout并运行许多前向传
如何实现没有趋势和季节性的贝叶斯时间序列模型？ 在 Python 中
我正在尝试实施贝叶斯时间序列模型来预测水质参数。但是，由于可用数据有限，即 5 周间隔为 5 分钟
如何计算 tensorflow_probability 层上的梯度？
我想使用 <code>tensorflow_probability</code> 计算 <code>tf.GradientTape()</code> 层上的梯度。这是相当简单的使用正
通过反向传播在贝叶斯中的似然函数
我使用有限元方法综合生成回归数据。所以本质上我的合成数据是无噪音的。在这种情况下，有人可以
使用 .fit() 方法时，解码器的某些变量不存在梯度帮助需要
我知道这个问题在 stackoverflow 和 github 中已经多次提到，但在我的情况下似乎没有任何问题可以解决。我
张量流概率中的可训练先验
默认的 Conv2DFlipout 图层如下所示 <pre><code>tfp.layers.Convolution2DFlipout( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padd
通过反向传播在贝叶斯上使用局部重新参数化技巧时更正损失函数
我正在尝试通过 <a href="https://arxiv.org/abs/1505.05424" rel="nofollow noreferrer">Blundell et al.: Weight Uncertainty in Neural
XGBoost 和 scikit-optimize：BayesSearchCV 和 XGBRegressor 不兼容 - 为什么？
我有一个非常大的数据集（700 万行，54 个特征），我想使用 <code>XGBoost</code> 拟合回归模型。为了训练最
Tensorflow Probability 中标准化流的变分推理
在上一次我读过一些关于使用规范化流来改进变分推理 f.e. <a href="https://towardsdatascience.com/variational-inferen
如何在 Tensorflow 中使用 DenseFlipout 层训练 BNN 模型后获得标准偏差和平均值？
在我训练贝叶斯神经网络模型并将其保存到 .h5 文件后，我无法绘制其结果，因为我不知道模型训练的标
苹果市值2025年有望达4万亿美元
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