Robust full Bayesian learning for radial basis networks.
We propose a hierarchical full Bayesian model for radial basis networks. This model treats the model dimension (number of neurons), model parameters, regularization parameters, and noise parameters as unknown random variables. We develop a reversible-jump Markov chain Monte Carlo (MCMC) method to pe...
المؤلفون الرئيسيون: | Andrieu, C, de Freitas, N, Doucet, A |
---|---|
التنسيق: | Journal article |
اللغة: | English |
منشور في: |
2001
|
مواد مشابهة
-
Robust Full Bayesian Learning for Radial Basis Networks
حسب: Andrieu, C, وآخرون
منشور في: (2001) -
Robust full Bayesian methods for neural networks
حسب: Andrieu, C, وآخرون
منشور في: (2000) -
Sequential MCMC for Bayesian model selection
حسب: Andrieu, C, وآخرون
منشور في: (1999) -
Bayesian radial basis functions of variable dimension
حسب: Holmes, C, وآخرون
منشور في: (1998) -
Robust neural network predictors using radial basis functions
حسب: Siti Hajar Salleh,
منشور في: (1998)