Bayesian Learning for Neural Networks (Lecture Notes in Statistics, 118, Band 118)
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Beschreibung
"Bayesian Learning for Neural Networks" von Radford M. Neal ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung bayesscher Methoden auf neuronale Netzwerke beschäftigt. Das Buch gehört zur Reihe "Lecture Notes in Statistics" und bietet einen tiefgehenden Einblick in die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen des Bayesianismus im Kontext maschinellen Lernens. Neal beginnt mit einer Einführung in die Grundprinzipien des bayesschen Lernens und erläutert, wie diese auf neuronale Netzwerke angewendet werden können. Er diskutiert die Vorteile bayesscher Ansätze, insbesondere im Hinblick auf Unsicherheitsabschätzungen und Regularisierung, die bei klassischen Methoden oft vernachlässigt werden. Ein zentraler Bestandteil des Buches ist die detaillierte Beschreibung von Markov-Chain-Monte-Carlo (MCMC)-Methoden, die für das Training bayesscher neuronaler Netzwerke genutzt werden können. Neal erklärt verschiedene Algorithmen und Techniken zur effizienten Implementierung dieser Methoden. Darüber hinaus behandelt das Buch praktische Aspekte der Modellierung, wie z.B. die Wahl geeigneter Prior-Verteilungen und Hyperparameter sowie deren Einfluss auf die Leistung des Modells. Neal illustriert seine Ausführungen durch zahlreiche Beispiele und Experimente, die dem Leser helfen sollen, ein tieferes Verständnis für den Einsatz bayesscher Verfahren in der Praxis zu entwickeln. Insgesamt bietet "Bayesian Learning for Neural Networks" sowohl theoretische als auch praktische Einsichten und ist eine wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens, die sich für fortgeschrittene statistische Methoden interessieren.
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