Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据（二）
创建神经网络类我们的网络类接收variantal_estimator装饰器，该装饰器可简化对贝叶斯神经网络损失的采样。我们的网络具有一个贝叶斯LSTM层，参数设置为in_features = 1以及out_features = 10，后跟一个nn.Linear(10, 1)，该层输出股票的标准化价格。@variational_estimator class NN(nn.Module): ...
Pytorch贝叶斯深度学习库BLiTZ实现LSTM预测时序数据（一）
本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。在本文中，我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型（LSTM）是如何工作的，然后通过一个Kaggle数据集进行股票置信区间的预测。贝叶斯LSTM层众所周知，LSTM结构旨在解决使用标准的循环神经网络（RNN）处理长序列数据时发生的信息消失问题。在数学上，LSTM结构的描述....
清华大学朱军详解珠算：贝叶斯深度学习的GPU库（附视频）
大会第一天下午，清华大学智能技术与系统国家重点实验室朱军发表了主题为《珠算：贝叶斯深度学习的 GPU 库》的演讲，他探讨分享了贝叶斯深度学习模型的计算平台：珠算。该平台由清华大学机器学习组开发，目前已经在 GitHub 上开源，参阅机器之心之前的报道《清华大学发布珠算：一个用于生成模型的 Python 库》。珠算项目地址：https://github.com/thu-ml/zhusuan在 GM....
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