
MCMC 샘플링 방법을 사용하여 베이지안 선형 모델과 베이지안 신경망의 매개변수와 불확실성을 추정하는 방법을 제시한다.


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베이지안-신경망에-대한-mcmc-기반-python-튜토리얼


베이지안 신경망에 대한 MCMC 기반 Python 튜토리얼



이 논문은 베이지안 추론 접근법을 사용하여 결정 트리 예측의 불확실성을 정량화하는 방법을 제안한다. 이를 위해 각 고유한 트리 구조에 대해 고유한 의사 결정 매개변수 집합을 사용하는 DCC-Tree 알고리즘을 소개한다.



결정 트리 샘플링을 위한 베이지안 분할, 정복, 결합 방법



완전 연결 베이지안 신경망은 일반 가중치 사전 분포를 사용할 때 진짜 모델에 대해 근사 최적 사후 농도 속도를 달성할 수 있다.



완전 연결 베이지안 신경망의 일반 가중치 사전 분포에 대한 사후 농도



헤시안 계산 및 역행렬 계산 없이도 라플라스 근사의 예측 분산을 추정할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다.



베이지안 딥러닝에서의 헤시안 프리 라플라스 근사
