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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
我需要平方根和幂的帮助。我正在计算平均误差,并被告知要对每个元素执行此操作: <code>dmgfeerr
我正在尝试使用MC Dropout为pytorch上的图像分类任务计算熵以测量模型的不确定性,我已经使用样本均值out
我正在尝试使用MC Dropout方法和此链接中提出的解决方案来计算图像分类任务的每个数据集的熵,以测量
我想对Python中给定的输入和输出数据实施敏感性分析(SA)。输入参数的设计基于sobol序列,因此我决定
筛选了54个参数(Morris方法)并通过进一步分析(Sobol)确定了5个有影响力的参数,然后我该如何对两组
我正在使用一张填充有数据的Excel工作表来计算一些模型并正确执行此操作,我需要确保通过方程式传播
我想使用密集的变分层来量化认识和不确定的不确定性,以找​​到分布层的最佳参数。 通常,该
这是我的代码部分: <pre><code>for i in range(100): generator = get_truncated_normal(low=0.63, upp=0.69) inputX52.app
我相信我的问题很容易理解,但是我想说得很清楚,因此这篇文章的长度。 我在下面总结的初始情
我有一个四列(<a href="https://www.dropbox.com/s/hho5sgwjhlk4185/data.csv?dl=0" rel="nofollow noreferrer">https://www.dropbox.com/
我尝试计算不确定性的积分问题,但我有一个问题“无法将仿射函数 (<class 'uncertainties.core.AffineScalarFunc'>
我正在尝试运行将两个值“a”和“s”相乘的代码,并使用以下等式传播它们的错误: <a href="https:/
我有四个 matlab 向量,它们在不同时刻使用 Shperical 坐标表示两架飞机的位置。我已经使用 <a href="https://e
我有一些不确定的变量,这些是 <pre><code>w_m = u.ufloat(0.1430, 0.0011) z_rec = u.ufloat(1089.92, 0.25) theta_srec = u.u
我正在研究一个两阶段随机问题,我必须知道我们如何使用最优切割(L 形方法)划分问题的第一阶段可
我是 Python 新手,对我必须解决的问题感到很无助: 我有两个预算方程,假设 a+b+c+d=Res1 和 a+c+e+f=Re
一方面我有测量值 Y(s)=Y,另一方面模型 Y(m)=B+D+E。也就是说,我有以下等式 Y(s) = Y(m) Y = B + D +
我正在尝试为我的 CNN 深度学习模型预测估计任意不确定性。所以我将损失从 mse 改为负对数似然。但是
我使用 Brightway2 已经有一段时间了,正在尝试执行 MC 分析。我打算做的是使用 Ecoinvent3.6 中已经提供的