文件名称:
贝叶斯神经网络：Bayprop By Backprop，MC Dropout，SGLD，本地重新参数化技巧，KF-Laplace，SG-HMC的Pytorch实现-源码
开发工具:
文件大小: 13mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-05
详细说明：贝叶斯神经网络
以下近似推理方法的Pytorch实现：
我们还提供以下代码：
先决条件
火炬
脾气暴躁的
Matplotlib
该项目是用python 2.7和Pytorch 1.0.1编写的。 如果CUDA可用，它将自动使用。 这些模型也不会太大，因此也可以在CPU上运行。
用法
结构体
回归实验
我们对用 生成的玩具数据集和真实数据（六个）进行了均方差和异方差回归实验。
Notebooks / classification /（ModelName）_（ExperimentType）.ipynb ：包含在（ExperimentType）上使用（ModelName）进行的实验，即同调/异
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