Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(二)

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创建神经网络类我们的网络类接收variantal_estimator装饰器,该装饰器可简化对贝叶斯神经网络损失的采样。我们的网络具有一个贝叶斯LSTM层,参数设置为in_features = 1以及out_features = 10,后跟一个nn.Linear(10, 1),该层输出股票的标准化价格...

Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据(一)

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本文将主要讲述如何使用BLiTZ(PyTorch贝叶斯深度学习库)来建立贝叶斯LSTM模型,以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。在本文中,我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型(LSTM)是如何工作的,然后通过一个Kaggle数据集进行股票置信区间的预测。贝叶斯LSTM层众所周知,LS...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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英伟达工程师解读NeurIPS 2019最热趋势:贝叶斯深度学习、图神经网络、凸优化

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51个研讨会,1428篇接收论文,13000名参会者,这就是今年的NeurIPS会议。这个一年一度的大型AI顶会,揭示了当前AI研究的哪些趋势呢?来自英伟达人工智能应用团队的计算机科学家Chip Huyen近日写了一篇非常干货的总结。本文内容包括:1. 解构深度学习的黑盒子2. 深度学习的新方法2....

清华大学朱军详解珠算:贝叶斯深度学习的GPU库(附视频)

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大会第一天下午,清华大学智能技术与系统国家重点实验室朱军发表了主题为《珠算:贝叶斯深度学习的 GPU 库》的演讲,他探讨分享了贝叶斯深度学习模型的计算平台:珠算。该平台由清华大学机器学习组开发,目前已经在 GitHub 上开源,参阅机器之心之前的报道《清华大学发布珠算:一个用于生成模型的 Pytho...

24K金纯干货:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别,还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。 目录 正则化算法(Regularization Algorithms) 集成算法(Ensemble Algorithms) 决策树算法(Decision Tree Algorithm) 回归(Reg...

机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

选自static.coggle.it 机器之心编译  在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中,各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效。本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别,还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。 ...

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