文件名称:
Consistent-Sparse-Deep-Learning-Theory-and-Computation-源码
开发工具:
文件大小: 59kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：一致的稀疏深度学习：理论与计算
我们提出了一种类似于常客的方法来学习稀疏DNN，并证明其在贝叶斯框架下的一致性。 稀疏DNN的结构可以在经过训练的贝叶斯神经网络与常规先验混合的基础上，使用基于拉普拉斯近似的边际后验包含概率方法一致地确定。
相关刊物
孙燕* ，宋其凡*和梁发名， JASA，印刷中。
复制论文中的实验结果：
模拟：
产生资料：
python Generate_Data.py
回归：
python Simulation_Regression.py --data_index 1 --activation 'tanh'
python Simulation_Regression.py --data_index 1 --activation 'relu'
回归基准：
python Dropout_Regression.py --data_index 1 --activation
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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