Eric J.Ma-An tente de découvrir le mystère de l’apprentissage profond bayésien

Diapositives PyData New York City 2017: Dans cette conférence, j’ai l’intention de faire deux choses: démystifier l’apprentissage en profondeur, multiplier essentiellement la multiplication de la matrice par les poids obtenus par descente de gradient, et démystifier l’apprentissage profond bayésien, mettre le poids antérieur sur le poids. Ensuite, je fournirai du code PyMC3 et Theano pour illustrer comment construire un réseau profond bayésien et comment visualiser l’incertitude de ses résultats.