【计算机科学】【2019.01】【含源码】贝叶斯卷积神经网络

本文为德国凯泽斯劳滕大学（作者：Kumar Shridhar）的硕士论文，共90页。 人工神经网络是一种互联系统，它通过学习实例来执行给定的任务，而不必事先知道该任务。这是通过为每个节点中的权重找到一个最优点估计来实现的。一般来说，使用点估计作为权值的网络在处理大数据集时表现良好，但在数据很少或没有数据的区域，它们无法表达不确定性，从而导致过度自信决策。 本文提出了一种基于变分推理的贝叶斯卷积神经

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