闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库，用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层（基于“）。 通过使用BLiTZ图层和utils，您可以以不影响图层之间的交互的简单方式（例如，就像使用标准PyTorch一样）添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类，您可以扩展和改进此库，从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap： 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确，存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ，可以使用pip命令： pip

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BlitzOSProject.github.io:BLITZ系统是一组软件，旨在支持大学级别的操作系统课程。 的叉子

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Blitz ++是一个C ++模板类库，为科学计算提供了高性能的多维数组容器。 Blitz ++在位置上进行了一些更改： 最初的Blitz ++网站位于http://oonumerics.org/blitz （存档于 ）。 Blitz ++随后转移到SourceForge，为 。 最新的Blitz ++维护版本已在GitHub上，为 有关Blitz ++的各种信息现在可以在GitHub Wiki上进行分类： : 法律文件中详细列出了许可信息。 简介：除了以源代码形式出售此库之外，您可以执行任何操作。 Blitz获得了Lesser GPL版本3许可证（请参阅COPYING和COPYING.LESSER），BSD许可证（请参阅COPYRIGHT）和限制性较小的Perl“艺术许可证” 2.0版（请参阅被许可方）。 Blitz ++使用CMake进行构建，测试和安装自动化。 有关

本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。 原创文章 54获赞 109访问量 18万+ 关注 私信 展开阅读全文 作者：deephub

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