基于主动学习与贝叶斯深度神经网络的高维多输出不确定性传播方法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：

针对实际工程中存在的具有多个输出响应的高维问题，提出一种基于主动学习与贝叶斯深度神经网络的高维多输出不确定性传播方法。利用多个输出响应对应同一组输入变量的特点，对输入变量进行一次性采样，从而构造初始训练样本集。采用贝叶斯深度神经网络初步构建高维多输出问题的代理模型。贝叶斯深度神经网络能够同时求解多个预测输出响应的不确定性估计，基于该特点发展了一种针对高维多输出问题的主动加点策略，通过主动学习的方式进一步构建具有较高精度的高维多输出代理模型。（剩余19921字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人