Публикации по теме gaussian-process

Публикации по теме 'gaussian-process'

Неопределенность в моделях машинного обучения и гауссовских процессах

В этой статье мы попытаемся объяснить, что такое неопределенность модели и почему мы должны заботиться о ней в моделях машинного обучения, а также приведем пример того, как справляться с неопределенностью с использованием моделей гауссовых процессов. Введение Давайте начнем с примера, чтобы проиллюстрировать проблему, с которой мы столкнулись. Представьте, что мы обучаем модель нейронной сети предсказывать вероятность того, что изображение содержит автомобиль. Наша модель имеет..

[Чтение статьи] — Вариационный байесовский метод Монте-Карло

Обзор Задача этого резюме состоит в том, чтобы объяснить сложную статью простым способом, с требуется сверхминимальная математика (в данном случае это довольно сложно) многоуровневая структура, поэтому читатель может открывать все больше и больше деталей по своему усмотрению Оригинал статьи: https://arxiv.org/abs/1810.05558?fbclid=IwAR2Irobgi5jW_RVJL4iRyv0QS_WfmgzKk-KmyoeXSZf3X26eFkz8gaTRxk4 Вариационный байесовский метод Монте-Карло Многие..

Байесовская оптимизация с гауссовскими процессами, часть 2

Гауссовская регрессия процесса Этот пост является второй статьей в серии статей о байесовской оптимизации с использованием регрессии гауссовского процесса. Серия содержит: Многомерные гауссианы 2. Регрессия гауссовского процесса (эта статья) 3. Байесовская оптимизация с использованием регрессии гауссовского процесса Если вы не читали первую статью, я настоятельно рекомендую вам вернуться и прочитать эту статью, прежде чем продолжить. Весь код, который я использовал для..

Вероятностное глубокое обучение для ветряных турбин

Как применять гауссовские процессы к большим данным Скорость модели может стать решающим фактором для больших наборов данных. Используя эмпирическое исследование, мы рассмотрим два метода уменьшения размерности и то, как их можно применить к гауссовским процессам. Что касается реализации метода, любой, кто знаком с основами условной вероятности, может разработать модель гауссовского процесса. Однако, чтобы в полной мере использовать возможности фреймворка, требуется достаточное..

Модели гауссовых процессов

Простые модели машинного обучения, способные моделировать сложное поведение Модели гауссовского процесса , пожалуй, являются одним из менее известных алгоритмов машинного обучения по сравнению с более популярными, такими как модели линейной регрессии , модели на основе дерева или модели на основе персептрона . Это прискорбно, поскольку модели гауссовских процессов являются одной из немногих моделей машинного обучения, которые можно решать аналитически, но при этом они могут..

Распределение Гаусса объяснил

Пример в MATLAB Распределение Гаусса — это одно из многих статистических распределений, которые могут описывать наборы данных, и оно очень важно, поскольку многие реальные процессы следуют этому распределению. Примеры гауссовых распределений включают финансовую отдачу и рост населения. В этом примере мы искусственно сгенерируем выборочные данные из распределения Гаусса, нанесем их на теоретическую кривую распределения Гаусса, а затем применим критерий Колмогорова-Смирнова, если набор..

Увеличьте производительность вашей модели с помощью индуктивного смещения

Практические руководства Увеличьте производительность вашей модели с помощью индуктивного смещения Как работать умнее, а не усерднее: кодирование реальных симметрий в моделях машинного обучения может повысить их точность на порядки! Симметрии везде; они окружают нас. От красивой правильной формы снежинки и самоподобной (фрактальной) структуры романеско до гексагонального узора сот. Кажется, что природа стремится к симметрии. На самом деле сами законы нашего..