用于贝叶斯宽神经网络的函数空间MCMC
原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。发表于：。本研究旨在解决贝叶斯神经网络在宽度增长时采样效率低的问题。我们提出了一种改进的采样方法，即预处理的Crank-Nicolson算法，并证明其在网络宽度增加时具有更高的接受概率，且能更有效地抽样后验分布。研究表明，该方法相比其它算法在有效样本量和诊断结果上具有显著优势，对实际应用具有重要影响。
本研究提出了预处理的Crank-Nicolson算法，用于解决贝叶斯神经网络在宽度增长时采样效率低的问题。该方法在网络宽度增加时具有更高的接受概率，且能更有效地抽样后验分布。研究表明，该方法在有效样本量和诊断结果上具有显著优势，对实际应用具有重要影响。
