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这可以通过预先定义的贝叶斯网络的抽样来实现。在互联网上进行了一些探索之后，我发现Pomegranate是贝叶斯网络的一个很好的包--就我而言--从这样一个预先定义的贝叶斯网络中取样似乎是不可能的。有没有人知道是否存在一个库，它为贝叶斯网络的构建和抽样提供了一个良好的接口？
浏览 15提问于2019-11-29得票数 5
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最近，当我在PyTorch中使用BN时，我有几个问题。
基于PyTorch中的BN2d文档，在推断(评估)时，它将自动使用BN层的均值和方差(训练时运行估计)。默认情况下，当我们在()中使用PyTorch时，BN层将使用来自特定变量(可能是训练的结果)的一些运行均值和方差，对吗？但不计算小批的均值和方差？(因为我看到一些答案提到，BN在推断时的糟糕表现是由一个大小的批处理决定的。但是它应该使用训练的运行均值和方差，为什么测试的批次大小会影响？第三个问题与第二个问题有关。当进行推理时，BN
浏览 2提问于2020-09-08得票数 1
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几周前，我使用带有Theano后端的Keras训练了一个卷积神经网络(CNN)，并将它保存为一个h5文件。但是今天当我试图打开它时，我从Theano bn.py文件中得到了bn.py层的错误：
以下是我的问题
浏览 6提问于2017-05-15得票数 1
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我在深层网络中使用1x1卷积来减少x：Bx2CxHxW到BxCxHxW的特性。我有三个选择：
X -> BN -> ReLU-> Conv.所以代码将是output = Conv(ReLU(BN(x)))。
浏览 0提问于2018-12-25得票数 2
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我试图冻结batch_norm层，并用前向挂钩分析它们的输入/输出。下面是代码：import torchvision
classnameimage = torch.randn((1, 3, 224, 224))
浏览 3提问于2021-09-04得票数 2
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我试图从keras模型中提取经过训练的权重，并尝试在numpy中实现前向模型。目前，我得到的结果与我的keras模型的输出不同。weights = model.get_weights()
h2_w, h2_b, bn2_gamma, bn2_beta, bn2_mean, bn2_var = wei
浏览 0提问于2018-06-13得票数 0
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如何从贝叶斯信任网络中发现变量之间的因果关系？我谷歌了一下，所有的例子都说它需要专业知识和足够的数据来建立BBN。我已经看到在Weka中有一个用于贝叶斯网络的API。但这对我来说太复杂了。在Weka中，为了从数据集(数据集包含几个变量和一个目标变量)构建贝叶斯网络，需要一步一步的过程是什么？我已经尝试使用以下代码 //bn.
浏览 1提问于2017-09-15得票数 1
有些部分编译时没有出错，但我无意中发现了前向声明错误： ^#include <
浏览 5提问于2019-10-02得票数 0
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graph_def is invalid at node 'bn1/Assign': Input tensor 'bn1/bn1_moving_mean:0' Cannot convert a tensorof type float32 to an input of type float32_ref 来这里向各位大神请教，这是在加载使用tensorflow生成的.pb文件时候产生的，然后由于网络结构中有bn层，在加载时候就会报错
浏览 2765提问于2018-05-31
对像素级语义分割的完全卷积神经网络(FCNs)的训练是非常内存密集型的。因此，我们经常使用batchsize=1来培训FCNs。然而，当我们用BatchNorm ( BN )层完成预先训练的网络时，batchsize=1对BN层没有意义。那么，如何处理BN层呢？一些备选方案：
哪一种更好，哪种演示可以在pytorch/tf/
浏览 11提问于2017-06-19得票数 3
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我们知道批量归一化(BN)加速了深度神经网络的训练。但它对小型神经网络也有帮助吗？我一直在试验6层卷积-MLP网络，我看不到训练这个网络对BN有任何好处。
浏览 17提问于2021-06-14得票数 1
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该网络由4x(卷积、ReLU、池)和4x(上采样，反褶积)组成；每层有64个滤波器，内核大小为7x7。编辑:每个请求的，下面是每个网络的层尺寸，再加上通过它的数据的大小： Top shape: 4 4 384 512 (3145728', (1, 64, 1, 1)) --> 4 64 384 512 (50331648)对于“新”网络，前
浏览 0提问于2019-03-01得票数 4
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因此，我正在研究一个动态决策网络(DDN)类的实现。此DDN是一种具有一些附加功能的贝叶斯网络(BN)。代码如下所示： ...class QBN
浏览 2提问于2022-08-01得票数 0
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packagesbnlearn = importr('bnlearn')
fit = bn.learn.bn.fit有错误：
AttributeError: module 'bnlearn' has no attribute 'bn'
浏览 6提问于2019-12-23得票数 2
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我不能用web3.js来处理大数字( BN.js )，我有溢出错误，或者当我尝试向pancakeswap池添加流动性时，我已经用BN.js库恢复了执行。通过使用BN.js不使用BN.js
📷
浏览 0提问于2023-03-10得票数 0
id name year quater value 1 bn 2017 3 4.51 bn 2018 11 bn 2018 32 an 2017 3 3.32 an2018 1 2 an 2018 3
对于给定的身份
浏览 0提问于2018-09-02得票数 1
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我尝试将Linux系统命令top -n1赋给一个数组，然后删除写入文本文件的文本的前七行。当我从我的数组中打印元素时，我得到一个错误，告诉我使用未初始化的值。编辑:我可能还会补充说，我希望通过使用数组切片来删除前七行。sub processlist my $num_of_lines = 0;
#
浏览 0提问于2013-04-26得票数 0
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中的编码也不是很精通，我正在努力解决以下问题:我试图从遗传表达式数据(文件carm.csv的链接)开始，使用一个平均MaxMin爬山的模型来学习一个健壮的结构和一个用于参数学习的Bayes方法来构建一个贝叶斯网络我使用函数bn.fit {bnlearn}进行参数学习，因为出现了一个错误消息："Error in bn.fit(.)：图只有部分有向。“。的确，输入中的图不是有向的，但这是大学的作业，而它不应该找到无向图(而且，奇怪的只有一个拱，顺便说一句)。我试图搜索，也许在R，O
浏览 3提问于2022-05-23得票数 1
它的工作原理是，如果它首先评估an[:2] = bn[:2]，然后评估bn[:2] = an[:2]。import numpy as np
l2 = [4, 5, 6]
b = list(l2)
bn = np.array(b)
a[:2], b[:2] = b[:2], a[:2]an[:2], bn[:2] = bn<
浏览 1提问于2016-03-03得票数 5
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步骤1:加载数据train=1:20bn.X[,cols] <- data.frame(apply(bn.X[cols],2, as.factor))testbn.X=bn.X[-train,]testbn.Y=Y[-train]
步骤
浏览 0提问于2016-06-18得票数 1
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