bayesian-deep-learning
Bayesian neural networks, uncertainty in deep learning, and probabilistic DL
Informations de source
- Dépôt
- NeuralBlitz/Mito
- Dernière activité de la source
- 22 mars 2026 à 13:29
- Langue détectée de SKILL.md
- anglais
- Étoiles
- 0
- Forks
- 0
Options d'installation
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SKILL.md
Instructions source · Aperçu en lecture seule- name
- bayesian-deep-learning
- description
- Bayesian neural networks, uncertainty in deep learning, and probabilistic DL
- license
- MIT
- compatibility
- opencode
- metadata
- {"audience":"researchers","category":"machine-learning"}
## What I do
- Build Bayesian neural networks
- Quantify uncertainty in DL
- Apply variational inference
- Use Monte Carlo dropout
## When to use me
When working on uncertainty quantification in deep learning.
## Key Concepts
- Bayesian NNs
- Variational inference
- Dropout as Bayesian
- Weight uncertainty
- Epistemic uncertainty
- Aleatoric uncertainty
- Model calibration
Voir sur GitHub