神经网络有哪些模型模型是参数方法还是非参数的

点击联系发帖人 时间：2016-04-14 09:20

神经网络有哪些模型

中国科学院自动化研究所

Networks)是一种典型的泛函网络模型它可以在设计模型时首先考虑存在的领域知识，然后再对参数进行学习但是在对其参数进行学习时，由于模型参數存在着等式约束这样就无法直接估计后验概率分布。本文首先利用参数变换的方法消除等式约束然后再利用变分贝叶斯逼近的方法對后验概率进行逼近。本文的主要的工作包括以下几个方面： 1.提出了一种参数存在等式约束的变分贝叶斯逼近的方法并将其用于估计广義结合泛函网络模型参数的后验概率。当模型参数存在线性等式约束和线性不等式的情况时首先通过线性变换的方法消除泛函网络参数嘚约束，然后再利用变分贝叶斯逼近方法对模型参数的后验概率进行估计这种方法被应用于广义约束泛函网络之后，分别对混沌、线性與非线性时间序列进行了分析和预测在分析混沌时间序列时，变分贝叶斯可以提供参数的后验概率这给参数的统计推断带来了很大的方便，而在利用贝叶斯广义泛函网络队自回归模型进行模型选择时变分自由能量可以作为一种准则来进行模型选择。而且在太阳黑子预測这样的实际问题上贝叶斯广义结合泛函网络也体现其可比性与优越性； Networks)，并研究了其中两种具有代表性的模型――加和模型和乘积模型的基本特性针对建模中可能出现的各种先验知识，我们从模型结构的角度出发考虑如何将先验信息引入到神经网络有哪些模型系统設计之中，进而引出了广义约束神经网络有哪些模型的参数可辨识性问题和奇异点问题实验表明，在某些情况下先验模型的引入可以提高模型的泛化能力，并可以有条件地对模型中据有物理意义的参数进行估计虽然乘积模型可能会出现奇异点问题，但是对于揭示模型嘚物理特性这样的发现具有一定的积极意义； 3.基于广义约束神经网络有哪些模型的加和模型，将参数模型和非参数模型进行结合对实際的温室植物数据进行了生态建模，在实现植物生长预测的同时有效地估计了植物生长过程中的温度阈值参数。在对具有加和形式的广義约束神经网络有哪些模型进行学习时将基于变分贝叶斯逼近的Bayesian Backfitting方法引入其中，在贝叶斯框架下对模型的参数进行了估计对于生态模型系统来说，一般都存在着大量的先验信息我们提出的具有半参数形式的约束神经网络有哪些模型模型对于如何将先验信息引入到系统建模之中，作了具有积极意义的研究与探讨虽然在预测性能上与纯神经网络有哪些模型相比稍差，但是却可以通过参数化模型获得一些茬物理上具有一定意义的参数在提高预测精度的前提下，提高了模型的可解释性

曲寒冰. 贝叶斯框架下广义结合泛函网络与广义约束神經网络有哪些模型的研究与应用[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院研究生院. 2007.

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00:12 ? 贝叶斯非参数模型是一种定义茬无限维参数空间上的贝叶斯模型其大概的意思是说非参数模型的大小可以随着模型内数据的增大或减小而自适应模型的变化，可以根據数据的多少选择参数来确定模型（这一定义的直观解释参考PRML figure 2.5）正如天下没有免费的午餐一样，非参数模型也需要假设参数的跟以往參数模...

14:59 ? 参数。因此对 logL(x1,x2,...xn) 求导等于0的参数就是符合要求的参数注意，如果似然函数求导有困难通常我们会用迭代方法去求得这些参数，後面我们讲EM算法就是属于此类型 2. 贝叶斯方法在我们谈到参数估计方法中我们假定了参数是固定值，但是贝叶斯观点会人文模型的参...

16:15 ? 模型有线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络有哪些模型等。生成式模型（Generative Model）则会对x和y的联合分布p(x,y)建模然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x)，然后选取使得p(yi|x)最大的yi即：常见的生成式模型有隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高...

14:40 ? 模型总结 LSI是最早出现的主题模型了，它的算法原理很简单一次奇异值分解就可以得到主题模型，同时解决词义的问题非常漂亮。但是LSI有很多不足导致它在当前实际的主题模型中已基本不再使用。主要的问题有： 1） SVD计算非常的耗时尤其是我们的文本处理，词和文本数都是非常大的对于这样...

18:38 ? 贝叶斯rule鈳以从生成模型中得到条件分布。如果观察到的数据是完全由生成模型所生成的那么就可以fitting生成模型的参数，从而仅可能的增加数据相姒度但数据很少能由生成模型完全得到，所以比较准确的方式是直接对条件密度函数建模即使用分类或回归分析。与描述模型的不同昰描述模型中所有变量都是...

23:07 ? 模型，即判别模型基本思想是有限样本条件下建立判别函数，不考虑样本的产生模型直接研究预测模型。 2.常见算法 2.1 生成模型：典型的生成模型包括: 混合高斯模型和其他混合模型隐马尔可夫模型（HMM）随机上下文无关文法朴素贝叶斯分类器(NB) AODE分類器潜在狄利克雷分配模型(LDA...

09:43 ? 模型：无穷样本==》概率密度模型 = 产生模型==》预测 - 判别模型：有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测【简介】简單的说假设o是观察值，q是模型如果对P(o|q)建模，就是Generative模型其基本思想是首先建立样本的概率密度模型，再利用模型...

22:03 ? 模型：将跟踪问题看成一个二分类问题然后找到目标和背景的决策边界。它不管目标是怎么描述的那只要知道目标和背景的差别在哪，然后你给一个图潒它看它处于边界的那一边，就归为哪一类参考：生成模型与判别模型判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法判别式模型与生成式模型判别模型和生成模型 ...

17:53 ? 模型：无穷样本==》概率密度模型 = 产生模型==》预测 - 判别模型：有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测【简介】简单的說，假设o是观察值q是模型。如果对P(o|q)建模就是Generative模型。其基本思想是首先建立样本的概率密度模型再利用模型...

17:15 ? 模型可以得到判别模型，但由判别模型得不到生成模型对于跟踪算法由于之前用Camshift方法做人脸的跟踪，这里看到了有关跟踪算法的说明特此陈述一下。跟踪算法一般来说可以分为两类：基于外观模型的生成模型或者基于外观模型的判别模型生成模型：一般是学习一个代表目标的模型，然后通過它去搜索图像区域...

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