


Analisis perbandingan model rangkaian neural Bayesian dan model rangkaian neural probabilistik
Bayesian Neural Networks (BNNs) dan Probabilistic Neural Networks (PNNs) ialah dua model probabilistik yang penting dalam bidang rangkaian neural. Kedua-duanya menangani ketidakpastian dan membuat kesimpulan taburan posterior parameter model. Walaupun terdapat persamaan antara kedua-duanya, terdapat beberapa perbezaan metodologi dan teori. Pertama, BNN menggunakan inferens Bayesian untuk mengendalikan ketidakpastian dalam parameter model. Mereka memperkenalkan taburan terdahulu untuk mewakili kepercayaan terdahulu tentang parameter dan menggunakan teorem Bayes untuk mengemas kini taburan posterior parameter. Dengan memperkenalkan ketidakpastian dalam parameter, BNN dapat memberikan ukuran keyakinan dalam ramalan dan boleh menyesuaikan diri dengan data baharu secara fleksibel. Sebaliknya, PNN menggunakan model kebarangkalian lain (seperti model campuran Gaussian) untuk mewakili ketidakpastian dalam parameter model. Mereka menganggarkan parameter melalui anggaran kemungkinan maksimum atau algoritma pemaksimuman jangkaan dan menggunakan taburan kebarangkalian untuk mewakili ketidakpastian parameter. Walaupun PNN tidak menggunakan inferens Bayesian, mereka masih mampu memberikan ramalan
1 Asas teori
BNN ialah model berdasarkan statistik Bayesian, yang menggunakan taburan kebarangkalian bersama untuk menerangkan parameter model dan hubungan data antara. Model ini mengandungi pengedaran terdahulu, yang mewakili pengetahuan terdahulu tentang parameter, dan fungsi kemungkinan, yang mewakili sumbangan data kepada parameter. Dalam model ini, parameter adalah pembolehubah rawak, jadi taburan posterior parameter boleh disimpulkan. Semasa proses inferens, teorem Bayes boleh digunakan untuk mengira taburan posterior untuk mendapatkan maklumat ketidakpastian tentang parameter.
PNNs (Rangkaian Neural Kebarangkalian) ialah model berdasarkan teori kebarangkalian, direka untuk mempertimbangkan sepenuhnya kerawak dan ketidakpastian model, dan untuk dapat membuat inferens kebarangkalian pada parameter dan output model. Berbanding dengan rangkaian neural tradisional, PNN bukan sahaja boleh mengeluarkan nilai yang dijangkakan, tetapi juga menyediakan maklumat pengedaran kebarangkalian. Dalam PNN, kedua-dua output dan parameter model dianggap sebagai pembolehubah rawak dan boleh diterangkan oleh taburan kebarangkalian. Ini membolehkan PNN mengendalikan ketidakpastian dan kebisingan dengan lebih baik serta membuat ramalan atau keputusan yang lebih dipercayai. Dengan memperkenalkan inferens kebarangkalian, PNN menyediakan keupayaan pemodelan yang berkuasa untuk pelbagai tugas seperti klasifikasi, regresi dan model generatif.
2. Keupayaan ekspresi model
BNN: BNN biasanya mempunyai keupayaan ekspresi model yang lebih kuat kerana ia boleh mewakili kelas fungsi yang berbeza dengan memilih pengedaran terdahulu yang berbeza. Dalam BNN, taburan parameter terdahulu boleh dianggap sebagai istilah penyelarasan, dan oleh itu kerumitan model boleh dikawal. Pada masa yang sama, BNN juga boleh meningkatkan keupayaan ekspresif model dengan menggunakan berbilang pengedaran untuk mewakili hubungan antara lapisan yang berbeza.
PNN: Keupayaan ekspresif PNN adalah agak lemah kerana ia hanya boleh menggunakan satu pengedaran untuk mewakili keseluruhan model. Dalam PNN, ketidakpastian model biasanya disebabkan oleh hingar rawak dan ketidakpastian dalam pembolehubah input. Oleh itu, PNN sering digunakan untuk mengendalikan set data dengan hingar dan ketidakpastian yang lebih tinggi.
3. Kebolehtafsiran
BNN: BNN biasanya mempunyai kebolehtafsiran yang tinggi kerana ia boleh memberikan taburan posterior parameter, supaya maklumat ketidakpastian parameter boleh diperolehi. Selain itu, BNN juga boleh meningkatkan kebolehtafsiran model dengan memilih pengedaran terdahulu yang berbeza untuk menyatakan pengetahuan terdahulu.
PNN: PNN agak sukar untuk ditafsirkan kerana ia biasanya hanya boleh mengeluarkan taburan kebarangkalian tetapi tidak dapat memberikan nilai parameter tertentu. Tambahan pula, ketidakpastian dalam PNN biasanya disebabkan oleh hingar rawak dan ketidakpastian dalam pembolehubah input, dan bukannya oleh ketidakpastian dalam parameter. Oleh itu, PNN mungkin menghadapi beberapa kesukaran dalam mengakaunkan ketidakpastian model.
4. Kerumitan pengiraan
BNN: BNN biasanya mempunyai kerumitan pengiraan yang tinggi kerana inferens Bayesian diperlukan untuk mengira taburan posterior parameter. Selain itu, BNN biasanya memerlukan penggunaan algoritma pensampelan lanjutan seperti MCMC untuk inferens, yang juga meningkatkan kerumitan pengiraan.
PNN: Kerumitan pengiraan PNN adalah agak rendah kerana ia boleh menggunakan algoritma perambatan balik standard untuk kemas kini parameter dan pengiraan kecerunan. Di samping itu, PNN biasanya hanya perlu mengeluarkan taburan kebarangkalian tanpa mengira nilai parameter tertentu, jadi kerumitan pengiraan adalah agak rendah.
5. Bidang aplikasi
BNN: BNN biasanya digunakan untuk set data kecil dan tugas yang memerlukan keteguhan model yang tinggi, seperti bidang perubatan dan kewangan. Selain itu, BNN juga boleh digunakan untuk tugasan seperti kuantiti ketidakpastian dan pemilihan model.
PNN: PNN sering digunakan untuk set data berskala besar dan tugasan yang memerlukan tahap kebolehtafsiran yang tinggi, seperti penjanaan imej dan pemprosesan bahasa semula jadi. Selain itu, PNN juga boleh digunakan untuk tugas seperti pengesanan anomali dan pemampatan model.
6 Perkara berkaitan:
BNN dan PNN adalah wakil penting rangkaian neural probabilistik Kedua-duanya menggunakan bahasa pengaturcaraan probabilistik untuk menerangkan model dan proses inferens.
Dalam amalan, PNN biasanya menggunakan BNN sebagai model asas mereka, dengan itu menggunakan kaedah Bayesian untuk inferens posterior. Kaedah ini dipanggil inferens variasi BNN, yang boleh meningkatkan kebolehtafsiran dan prestasi generalisasi model dan boleh mengendalikan set data berskala besar.
Secara bersama, BNN dan PNN adalah model kebarangkalian yang sangat penting dalam bidang rangkaian saraf Mereka mempunyai beberapa perbezaan dalam teori dan kaedah, tetapi mereka juga mempunyai beberapa persamaan. BNN biasanya mempunyai ekspresi dan kebolehtafsiran model yang lebih kukuh, tetapi mempunyai kerumitan pengiraan yang agak tinggi dan sesuai untuk set data kecil dan tugasan yang memerlukan keteguhan model yang tinggi. PNN agak mudah untuk dikira dan sesuai untuk set data dan tugasan berskala besar yang memerlukan tahap kebolehtafsiran yang tinggi. Dalam amalan, PNN biasanya menggunakan BNN sebagai model asas mereka, dengan itu menggunakan kaedah Bayesian untuk inferens posterior.
Atas ialah kandungan terperinci Analisis perbandingan model rangkaian neural Bayesian dan model rangkaian neural probabilistik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Dalam data siri masa, terdapat kebergantungan antara pemerhatian, jadi ia tidak bebas antara satu sama lain. Walau bagaimanapun, rangkaian saraf tradisional menganggap setiap pemerhatian sebagai bebas, yang mengehadkan keupayaan model untuk memodelkan data siri masa. Untuk menyelesaikan masalah ini, Rangkaian Neural Berulang (RNN) telah diperkenalkan, yang memperkenalkan konsep ingatan untuk menangkap ciri dinamik data siri masa dengan mewujudkan kebergantungan antara titik data dalam rangkaian. Melalui sambungan berulang, RNN boleh menghantar maklumat sebelumnya ke dalam pemerhatian semasa untuk meramalkan nilai masa hadapan dengan lebih baik. Ini menjadikan RNN alat yang berkuasa untuk tugasan yang melibatkan data siri masa. Tetapi bagaimanakah RNN mencapai ingatan seperti ini? RNN merealisasikan ingatan melalui gelung maklum balas dalam rangkaian saraf Ini adalah perbezaan antara RNN dan rangkaian saraf tradisional.

Rangkaian saraf kabur ialah model hibrid yang menggabungkan logik kabur dan rangkaian saraf untuk menyelesaikan masalah kabur atau tidak pasti yang sukar dikendalikan dengan rangkaian saraf tradisional. Reka bentuknya diilhamkan oleh kekaburan dan ketidakpastian dalam kognisi manusia, jadi ia digunakan secara meluas dalam sistem kawalan, pengecaman corak, perlombongan data dan bidang lain. Seni bina asas rangkaian neural kabur terdiri daripada subsistem kabur dan subsistem saraf. Subsistem kabur menggunakan logik kabur untuk memproses data input dan menukarnya kepada set kabur untuk menyatakan kekaburan dan ketidakpastian data input. Subsistem saraf menggunakan rangkaian saraf untuk memproses set kabur untuk tugasan seperti pengelasan, regresi atau pengelompokan. Interaksi antara subsistem kabur dan subsistem saraf menjadikan rangkaian neural kabur mempunyai keupayaan pemprosesan yang lebih berkuasa dan boleh

FLOPS ialah salah satu piawaian untuk penilaian prestasi komputer, digunakan untuk mengukur bilangan operasi titik terapung sesaat. Dalam rangkaian saraf, FLOPS sering digunakan untuk menilai kerumitan pengiraan model dan penggunaan sumber pengkomputeran. Ia adalah penunjuk penting yang digunakan untuk mengukur kuasa pengkomputeran dan kecekapan komputer. Rangkaian saraf ialah model kompleks yang terdiri daripada berbilang lapisan neuron yang digunakan untuk tugas seperti klasifikasi data, regresi dan pengelompokan. Latihan dan inferens rangkaian saraf memerlukan sejumlah besar pendaraban matriks, konvolusi dan operasi pengiraan lain, jadi kerumitan pengiraan adalah sangat tinggi. FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) boleh digunakan untuk mengukur kerumitan pengiraan rangkaian saraf untuk menilai kecekapan penggunaan sumber pengiraan model. FLOP

Model LSTM dwiarah ialah rangkaian saraf yang digunakan untuk pengelasan teks. Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan LSTM dwiarah untuk tugasan pengelasan teks. Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

Rangkaian neural convolutional kausal ialah rangkaian neural convolutional khas yang direka untuk masalah kausalitas dalam data siri masa. Berbanding dengan rangkaian neural convolutional konvensional, rangkaian neural convolutional kausal mempunyai kelebihan unik dalam mengekalkan hubungan kausal siri masa dan digunakan secara meluas dalam ramalan dan analisis data siri masa. Idea teras rangkaian neural convolutional kausal adalah untuk memperkenalkan kausalitas dalam operasi konvolusi. Rangkaian saraf konvolusional tradisional boleh melihat data secara serentak sebelum dan selepas titik masa semasa, tetapi dalam ramalan siri masa, ini mungkin membawa kepada masalah kebocoran maklumat. Kerana keputusan ramalan pada titik masa semasa akan dipengaruhi oleh data pada titik masa akan datang. Rangkaian saraf konvolusi penyebab menyelesaikan masalah ini Ia hanya dapat melihat titik masa semasa dan data sebelumnya, tetapi tidak dapat melihat data masa depan.

Rangkaian Neural Siam ialah struktur rangkaian saraf tiruan yang unik. Ia terdiri daripada dua rangkaian neural yang sama yang berkongsi parameter dan berat yang sama. Pada masa yang sama, kedua-dua rangkaian juga berkongsi data input yang sama. Reka bentuk ini diilhamkan oleh kembar, kerana kedua-dua rangkaian saraf adalah sama dari segi struktur. Prinsip rangkaian saraf Siam adalah untuk menyelesaikan tugas tertentu, seperti padanan imej, padanan teks dan pengecaman muka, dengan membandingkan persamaan atau jarak antara dua data input. Semasa latihan, rangkaian cuba untuk memetakan data yang serupa ke wilayah bersebelahan dan data yang tidak serupa ke wilayah yang jauh. Dengan cara ini, rangkaian boleh belajar cara mengklasifikasikan atau memadankan data yang berbeza dan mencapai yang sepadan

Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.

Rust ialah bahasa pengaturcaraan peringkat sistem yang memfokuskan pada keselamatan, prestasi dan keselarasan. Ia bertujuan untuk menyediakan bahasa pengaturcaraan yang selamat dan boleh dipercayai yang sesuai untuk senario seperti sistem pengendalian, aplikasi rangkaian dan sistem terbenam. Keselamatan Rust datang terutamanya dari dua aspek: sistem pemilikan dan pemeriksa pinjaman. Sistem pemilikan membolehkan pengkompil menyemak kod untuk ralat memori pada masa penyusunan, dengan itu mengelakkan isu keselamatan memori biasa. Dengan memaksa menyemak pemindahan pemilikan berubah pada masa penyusunan, Rust memastikan sumber memori diurus dan dikeluarkan dengan betul. Penyemak pinjaman menganalisis kitaran hayat pembolehubah untuk memastikan pembolehubah yang sama tidak akan diakses oleh berbilang rangkaian pada masa yang sama, sekali gus mengelakkan isu keselamatan bersamaan yang biasa. Dengan menggabungkan kedua-dua mekanisme ini, Rust dapat menyediakan
