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东南大学 崇志宏:贝叶斯深度学习 评分:

将深度学习的感知能力和图概率的关系建模能力的集成是对认知建模的可能研究方向。这一方法需要解决如何集成两块组件取得效率和效果的折中。讨论了贝叶斯深度学习模型的基本概念、框架,以及如何在推荐系统中集成二者的基本方法。注意,贝叶斯深度网络是通过贝叶斯概念来解释深度神经网络,而贝叶斯深度网络是将深度学习和贝叶斯模型集成的问题。
2017-07-27 上传大小:1.76MB
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在 Deep|Bayes 夏季课程中,授课人将讨论贝叶斯方法如何结合深度学习,并在机器学习应用中实现更好的结果。近期研究表明贝叶斯方法的利用可以带来许多好处。学生将学到对理解当前机器学习研究非常重要的方法和技术。他们还将体会贝叶斯方法和强化学习之间的联系,学习神经网络的现代随机优化方法和正则化技术。在课程之后,授课人还设置了实践环节。 课程的项目地址:https://github.com/bayesgroup/deepbayes-2018 这是从课程的PPT.

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