基于贝叶斯神经网络的非参数回归

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.

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

所属期刊栏目：31

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金69871004;国家重点实验室基金PLC9913

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：159-162