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基于贝叶斯神经网络的非参数回归
基于贝叶斯神经网络的非参数回归
作者:
夏耀先
杨斌
聂在平
蒋荣生
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
贝叶斯神经网络
非参数回归
正则化器
马尔可夫链蒙特卡罗模拟
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.该文探索了贝叶斯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斯推理,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,获得了模型参数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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文献信息
篇名
基于贝叶斯神经网络的非参数回归
来源期刊
电子科技大学学报
学科
工学
关键词
贝叶斯神经网络
非参数回归
正则化器
马尔可夫链蒙特卡罗模拟
年,卷(期)
2002,(2)
所属期刊栏目
学术论文与技术报告
研究方向
页码范围
159-162
页数
4页
分类号
TP183
字数
3122字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-0548.2002.02.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
聂在平
电子科技大学电子工程学院
216
2216
23.0
36.0
2
杨斌
电子科技大学电子工程学院
9
152
6.0
9.0
3
夏耀先
2
55
2.0
2.0
4
蒋荣生
2
55
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引证文献(0)
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引证文献(2)
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引证文献(0)
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引证文献(1)
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2012(1)
引证文献(1)
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2013(3)
引证文献(1)
二级引证文献(2)
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引证文献(0)
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引证文献(0)
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非参数回归
正则化器
马尔可夫链蒙特卡罗模拟
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
主办单位:
电子科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-0548
CN:
51-1207/T
开本:
大16开
出版地:
成都市成华区建设北路二段四号
邮发代号:
62-34
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
期刊文献
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