基于贝叶期神经网络的非参数回归 |
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引用本文: | 杨斌,夏耀先,等.基于贝叶期神经网络的非参数回归[J].电子科技大学学报(自然科学版),2002,31(2):159-162. |
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作者姓名: | 杨斌 夏耀先 |
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作者单位: | [1]电子科技大学电子工程学院,成都610054 [2]中同田服务有限公司,北京101149 |
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摘 要: | 提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度,该文探索了贝叶期神经网络的非参数回归的建模方法,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶期推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型和的后验分布及预测分布,在5个含噪二维函数回归问题上的应用显示了模型的复杂度能根据数据的复杂度而自适应调整,并给出了较好的预测结果。
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关 键 词: | 贝叶斯神经网络 非参数回归 人工智能 |
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