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无线贝叶斯神经网络与自我-NSF -PAR
摘要 - 已提出了无线贝叶斯神经网络（WBNNS），以解决能源效率和设计复杂性的问题，以在资源约束边缘设备中进行培训和分类。通过引入热激活的DNA致动器和磁性旋转旋转振荡器（STOS），WBNN能够从小型数据集中学习并解决过度拟合的问题，以实现准确的分类结果。为了有效地生成高斯变量，这项工作提出了电磁耦合的stos，可以固有地创建可编程频谱分布，以用于贝叶斯神经网络（BNNS）的变异推断。具体而言，通过使用最大量的高斯变量，与BNN进行单层将DNA折纸与STO进行单层整合的纳米级异质结构，以执行乘法和积累（MAC），包括：1）具有加权偏置电流的STOS，以将概率分布和生成振动范围设置为频率范围，通过频率进行频率范围，通过频率进行频率范围，以使oscilly oscill osscill频率通过频率进行频率范围。 （2）可以选择性地整合来自各种STO的无线信号以将接收到的能量转换为可编程磁场的DNA折纸。仿真结果表明，所提出的WBNN可以在消耗625 µW时获得高于96％的精度。
Kalman Feltering 的动力学方案的贝叶斯推理
由于数据中的信息有限，从集合电流的离子通道门控的足够的离子通道门控的足够动力学方案是一项艰巨的任务。我们通过使用并行的贝叶斯过滤器来解决此问题，以指定隐藏的Markov模型以进行当前和荧光数据。我们通过包括不同的噪声分布来证明该算法的灵活性。当应用于具有逼真的开放通道噪声的贴片夹数据时，我们的广义Kalman滤波器的表现优于经典的Kalman滤波器和速率方程方法。衍生的概括还可以包含正交荧光数据，使无法识别的参数可识别，并将参数估计值的精度提高到数量级。通过使用贝叶斯最高信誉量，我们发现我们的方法与速率方程方法相比产生了现实的不确定性量化。此外，贝叶斯过滤器可为更广泛的数据质量提供可忽略的偏差估计。对于某些数据集，它标识了比速率方程方法更多的参数。这些结果还证明了总体上贝叶斯信誉量评估算法的有效性的力量。最后，我们表明，与速率方程方法相比，在模拟转换之前通过模拟转换或荧光数据的有限时间分辨率引起的模拟过滤引起的误差更强大。
将幼稚的贝叶斯算法应用于糖尿病预测
摘要。糖尿病是一种慢性疾病，在全球范围内被认为是重大健康问题。早期检测和预测糖尿病是实现早期干预和防止并发症的关键步骤。本研究旨在将幼稚的贝叶斯算法应用于预测患有糖尿病的人的可能性。研究中使用的数据集是从美国国家糖尿病和消化和肾脏疾病的研究所获得的。属性，例如性别，年龄，体重指数，葡萄糖水平和其他属性，用作幼稚贝叶斯算法中的自变量，将它们分为两组：患有或没有糖尿病。从研究结果中，已经表明，幼稚的贝叶斯算法可以产生84.6％，82.3％精度和60.8％的召回的预测准确性。
大数据的统计机器学习的贝叶斯观点
摘要：统计机器学习（SML）是指允许计算机发现输入数据集的重要特征的算法和方法，这些功能通常很大。从数据发现的特征发现的任务本质上是SML中关键字“学习”的含义。SML算法有效性的理论合理是由不同学科的声音原理（例如计算机科学和统计数据）所基于的。尤其是统计推断方法所理由的理论基础被称为统计学习理论。本文从贝叶斯决策理论的角度对SML进行了评论 - 我们认为，通过使用所谓的贝叶斯范式，许多SML技术与推理密切相关。我们讨论了许多重要的SML技术，例如受监督和无监督的学习，深度学习，在线学习和高斯流程，尤其是在经常使用的非常大的数据集的情况下。我们提出了一个词典，该字典映射了来自计算机科学和统计数据的SML的关键概念。我们用三个中等大型数据集说明了SML技术，我们还讨论了许多实际的实施问题。因此，该评论尤其针对统计学家和计算机科学家，他们渴望理解并将SML应用于中等大数据集。
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
糖尿病预测的幼稚贝叶斯 - 期刊Umy
取决于说服力的统计数据，全球糖尿病患病率的日益增长对于个人，家庭和国家来说是一个巨大的挑战。根据国际糖尿病联合会（IDF）的预测，到2045年，糖尿病成年人的数量预计将增加46％，达到7.83亿，即八分之一。应对这一日益严重的关注，这项研究探讨了使用全面的数据清洁和随机化技术来预测糖尿病的天真贝叶斯算法的实施。使用多种训练和测试分配比率进行了对模型性能的系统评估（65：35，75：25，85：15）。结果表明，该模型在65:35的拆分率上表现最佳，精度达到88.16％，精度为0.883，召回0.881和F1得分0.882。
贝叶斯网络：推理 - CS 383：人工智能
▪ 因果链 A → B → C，其中 B 不可观察（任一方向） ▪ 共同原因 A ← B → C，其中 B 不可观察 ▪ 共同结果（又称 v 结构） A → B ← C，其中 B 或其后代之一可观察到
anchoredDistr：一个用于贝叶斯反演的包……
摘要锚定分布的方法（MAD）是一种贝叶斯反转的方法点值）和全局属性（例如使用多类型和多尺度数据的空间异质领域的平均值和变量图参数）。MAD的软件实现存在于C ++和C＃中以导入数据，执行远期模型模拟的集合，并对给定应用程序进行计算可能性和后验分布的基本后处理。本文介绍了已构建的r套件锚定distr，该锚定为为此方法提供基于R的环境。尤其是，AnchoredDistr利用统计功能和广泛使用R语言，为MAD软件提供了一系列后处理功能。提供了两个随机水文地质学的示例，以突出显示MAD应用程序的包装功能，以推断本地参数的锚定分布（例如透射率的点值）以及全局参数（例如液压电导率的空间随机函数的平均值）。
贝叶斯大脑假说：一种进化方法...
2例如，感知系统的功能之一是提供2D视觉场景的3D解释（与学习运动序列或做出道德决定相反）。3在我们的示例中，感知系统可以结合对环境的一些先前知识（就场景的空间排列而言），并目前可用的感官信号来得出估计三维距离的估计。4任何认知系统的神经生物学基材的鉴定基本上是表征解剖学特性和确定脑系统活性的生理机制，这些机制决定了涉及感兴趣的认知功能的大脑系统的活性。5运动控制是对具有神经系统的生物体运动的调节。它包括反射，学习的习惯（例如步行立场）以及目标指导的动作（例如精确的手抓手）。6预测编码是一种大脑功能的理论，表明大脑不断预测其感觉信号。然后使用预测和感知信号的比较来生成和更新环境的心理模型。7有效的编码是一种神经信息处理的理论，表明神经代码对生物学成本进行了准确性，这源自对神经活动的硬连线生理约束。