2020年10月26日 · 从公式（1）中可以看出，用 BNN 对数据进行概率建模并预测的核心在于做高效近似后验推断，而 变分推断 VI 或者采样是一个非常合适的方法。 如果采样的话： 我们通过采样后验分布 来评估 , 每个样本计算 , 其中 f 是我们的神经网络。 正是我们的输出是一个分布，而不是一个值，我们可以估计我们预测的不确定度。 3. 基于变分推断的BNN训练. 如果直接采样后验概率 来评估 的话，存在后验分布多维的问题，而变分推断的思想是使用简单分布去近似后验分布 …

从公式（1）中可以看出，用 BNN 对数据进行概率建模并预测的核心在于做高效近似后验推断，而 变分推断 VI 或者采样是一个非常合适的方法。 如果采样的话： 我们通过采样后验分布 P (W \vert \mathcal {D}) 来评估 P (W \vert \mathcal {D}) , 每个样本计算 f (X \vert w), 其中 f 是我们的神经网络。 正是我们的输出是一个分布，而不是一个值，我们可以估计我们预测的不确定度。 3. 基于变分推断的BNN训练. 如果直接采样后验概率 p (W|D) 来评估 p (Y|X, D) 的话，存在后验分布多维 …

2024年12月11日 · 本问主要从BNN与一般MLP的差异入手，帮助读者对BNN有一个宏观认知；接着再切入具体的原理推导，以及常见的优化算法选用。

本文将总结贝叶斯神经网络，首先，我将简单介绍一下什么是贝叶斯神经网络（BNN）；接着我将介绍BNN是怎么训练的，BNN是怎么预测的；最后，我会介绍BNN背后的运作原理。

因此， 贝叶斯神经网络 (BNN, Bayesian Neural Networks)的提出主要用于防止过拟合，提升模型的预测灵活性，提供不确定性的估计能力等方面。 思想 传统神经网络，服从最大似然估计 (MLE)，即权重在不同取值之间具有相同的可能性：

贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network, BNN） 是在经典神经网络中引入贝叶斯概率框架的一种扩展模型。 它将网络的 权重参数 表示为概率分布，而不是确定性的点值，从而可以量化模型和预测结果的不确定性。

2020年9月12日 · DNN 和BNN的区别 BNN跟DNN的不同之处在于，其权重参数是随机变量，而非确定的值，它是通过概率建模和神经网络结合起来，并能够给出预测结果的置信度。

BNN （Bayesian Neural Networks）是由 matpalm 开发的一个开源项目，位于 https://github.com/matpalm/bnn。 该项目旨在实现贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network），这是一种融合了深度学习的强大与概率模型的不确定性的神经网络形式。

2018年8月4日 · 二值神经网络是在CNN的基础上，对权值和激活值（特征值）做二值化处理，即取值是+1或-1。 BNN网络结构与CNN相同，主要在梯度下降、权值更新、卷积运算上做了一些优化处理。 所谓二值化，就是权值和激活值只能取+1或-1，作者指明，二值化，有两种方法：①Deterministic（确定法）；②Stochastic（统计法）。 Deterministic（确定法）：大于等于0，取+1；否则，取-1。 Stochastic（统计法）：以一定的概率 ，取+1，或-1。 虽 …

2023年10月23日 · 深入了解 BNN 的工作原理，并学习如何用 Python 实现 BNN 模型。 本文提供清晰的推导过程、详细的实现步骤和示例代码，帮助您全面理解并掌握 BNN。