不确定性量化(UQ)在减少优化和决策过程中的不确定性方面起着关键作用，应用于解决各种现实世界的科学和工程应用。贝叶斯近似和集成学习技术是文献中使用最广泛的两种UQ方法。在这方面，研究人员提出了不同的UQ方法，并测试了它们在各种应用中的…

摘要 深度学习工具在应用机器学习领域受到了极大的关注。然而，这些用于回归和分类的工具并没有捕捉到模型的不确定性。相比之下，贝叶斯模型提供了一个基于数学的框架来推理模型的不确定性，但通常会带来令人望而却步的计算成本。本文提出了一…

A.单一确定性方法 对于确定性神经网络，参数是确定的，每次向前传递的重复都会产生相同的结果。对于不确定性量化的单一确定性网络方法，我们总结了在确定性网络中基于单一正向传递计算预测y *的不确定性的所有方法。在文献中，可以找…

A.单一确定性方法 对于确定性神经网络，参数是确定的，每次向前传递的重复都会产生相同的结果。对于不确定性量化的单一确定性网络方法，我们总结了在确定性网络中基于单一正向传递计算预测y *的不确定性的所有方法。在文献中，可以找…

不确定性量化(UQ)在减少优化和决策过程中的不确定性方面起着关键作用，应用于解决各种现实世界的科学和工程应用。贝叶斯近似和集成学习技术是文献中使用最广泛的两种UQ方法。在这方面，研究人员提出了不同的UQ方法，并测试了它们在各种应用中的…

A.单一确定性方法 对于确定性神经网络，参数是确定的，每次向前传递的重复都会产生相同的结果。对于不确定性量化的单一确定性网络方法，我们总结了在确定性网络中基于单一正向传递计算预测y *的不确定性的所有方法。在文献中，可以找…

目录 简介1 介绍2 实现3 几个MDN的应用：参考 简介 平方和或交叉熵误差函数的最小化导致网络输出近似目标数据的条件平均值，以输入向量为条件。对于分类问题，只要选择合适的目标编码方案，这些平均值表示类隶属度的后验概率&#x…

摘要 深度学习工具在应用机器学习领域受到了极大的关注。然而，这些用于回归和分类的工具并没有捕捉到模型的不确定性。相比之下，贝叶斯模型提供了一个基于数学的框架来推理模型的不确定性，但通常会带来令人望而却步的计算成本。本文提出了一…