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机译:预测剩余使用寿命:通过变分贝叶斯推断可解释的深度学习方法
Swiss Fed Inst Technol Weinbergstr 56-58 CH-8092 Zurich Switzerland;
Forecasting; Remaining useful life; Machine learning; Neural networks; Deep learning;
机译:贝叶斯深度学习:基于模型的可解释方法
机译:将变分方法集成到模式形成中,以更深的物理回答,以评论“形态发生为贝叶斯推理:复杂生物系统中的模式形成和操纵的Avariational方法”
机译:基于变分贝叶斯深度学习模型的概率时空风速预测
机译:结合稀疏贝叶斯学习策略的锂离子电池剩余使用寿命预测
机译:优化推断在贝叶斯网络中:从加入树传播到深度学习
机译:机械式机器学习:数据同化如何使用贝叶斯推断来预测未来推断当前和表型如何利用生理知识
机译:贝叶斯深度学习:一种基于模型的可解释方法