Robust full Bayesian methods for neural networks
In this paper, we propose a full Bayesian model for neural networks. This model treats the model dimension (number of neurons), model parameters, regularisation parameters and noise parameters as random variables that need to be estimated. We then propose a reversible jump Markov chain Monte Carlo (...
Հիմնական հեղինակներ: | Andrieu, C, de Freitas, J, Doucet, A |
---|---|
Ձևաչափ: | Conference item |
Հրապարակվել է: |
Neural information processing systems foundation
2000
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Robust Full Bayesian Learning for Radial Basis Networks
: Andrieu, C, և այլն
Հրապարակվել է: (2001) -
Robust full Bayesian learning for radial basis networks.
: Andrieu, C, և այլն
Հրապարակվել է: (2001) -
Sequential MCMC for Bayesian model selection
: Andrieu, C, և այլն
Հրապարակվել է: (1999) -
On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering
: Doucet, A, և այլն
Հրապարակվել է: (2000) -
Particle methods for Bayesian modeling and enhancement of speech signals
: Vermaak, J, և այլն
Հրապարակվել է: (2002)