基于贝叶斯神经网络的非参数回归方法*(2002年)

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简介：
本文提出了一种基于贝叶斯框架下的神经网络模型，用于解决非参数回归问题。该方法采用灵活的概率模型来估计函数关系，无需假设数据的具体分布形式，从而提高了模型预测的准确性和鲁棒性。提高神经网络模型的推广能力关键在于控制其复杂度。本段落探讨了贝叶斯神经网络在非参数回归中的建模方法，通过引入对模型参数的先验知识，在给定数据样本及假设条件下进行后验概率的贝叶斯推理，并采用马尔可夫链蒙特卡罗算法优化模型控制参数，实现了对不同部分复杂度的有效调控。这种方法能够获得模型参数的后验分布和预测分布。实验结果表明，在处理五个含噪二维函数回归问题时，该方法能根据数据复杂性自动调整模型复杂度，并提供良好的预测效果。

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基于贝叶斯神经网络的非参数回归方法*(2002年)

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本文提出了一种基于贝叶斯框架下的神经网络模型，用于解决非参数回归问题。该方法采用灵活的概率模型来估计函数关系，无需假设数据的具体分布形式，从而提高了模型预测的准确性和鲁棒性。提高神经网络模型的推广能力关键在于控制其复杂度。本段落探讨了贝叶斯神经网络在非参数回归中的建模方法，通过引入对模型参数的先验知识，在给定数据样本及假设条件下进行后验概率的贝叶斯推理，并采用马尔可夫链蒙特卡罗算法优化模型控制参数，实现了对不同部分复杂度的有效调控。这种方法能够获得模型参数的后验分布和预测分布。实验结果表明，在处理五个含噪二维函数回归问题时，该方法能根据数据复杂性自动调整模型复杂度，并提供良好的预测效果。

基于Matlab的贝叶斯神经网络算法实现

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