在人工智能的诸多领域中，分类技术扮演着核心角色，其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中，有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的到来，分类算法面临着前所未有的挑战和机遇。
一方面，海量的数据为算法提供了丰富的学习材料；另一方面，如何从这些数据中提取有价值的信息，构建准确、可靠的分类模型，成为了研究的热点。
视频
Python贝叶斯分类应用：卷积神经网络分类实例
一方面，海量的数据为算法提供了丰富的学习材料；另一方面，如何从这些数据中提取有价值的信息，构建准确、可靠的分类模型，成为了研究的热点。
随后，通过具体的应用实例的代码数据，展示了分类技术在手写字符识别数据等领域的实际应用。
进一步地，本文详细讨论了分类方法的演进，从基于回归的简单分类到基于概率模型的复杂分类策略，再到现代的贝叶斯方法，揭示了分类技术的发展脉络。
特别地，本文重点研究了贝叶斯卷积神经网络（Bayesian CNN）在处理数据不确定性方面的优势。通过引入KL散度作为正则化项，贝叶斯CNN能够在模型训练过程中自然地考虑参数的不确定性，从而在面对数据的噪声和变化时，提供更加鲁棒的预测。本文通过在玩具数据集和真实世界的胸部X光图像数据集上的实验，验证了贝叶斯CNN的有效性，并探讨了其在实际应用中的潜力。
一、引言
在人工智能领域，分类是一项至关重要的任务，它在众多实际应用中发挥着关键作用。从金融领域的信用评分到医疗诊断，从手写字符识别到人脸识别，分类问题无处不在。本文将对不同领域的分类问题进行探讨，分析其输入输出特点，并深入研究分类的实现方法。
二、分类应用实例
- 信用评分
- 输入：收入、储蓄、职业、年龄、过往财务历史等信息。
- 输出：接受或拒绝。
- 医疗诊断
- 输入：当前症状、年龄、性别、过往医疗历史等。
- 输出：可能的疾病种类。
- 手写字符识别
- 输入：手写字符 “金”。
- 输出：识别结果。
- 人脸识别
- 输入：面部图像。
- 输出：对应的人物。
Yuanchun Niu
9.Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测
三、分类方法
- 基于回归的分类
- 以二分类为例，训练时将类别 1 表示为目标为 1，类别 2 表示为目标为 -1。测试时，接近 1 的归为类别 1，接近 -1 的归为类别 2。
- 多分类问题
- 以类别 1 目标为 1、类别 2 目标为 2、类别 3 目标为 3 等为例，说明多分类问题的复杂性。
- 理想的分类替代方案
- 函数（模型）：若函数 g (x)>0，输出为类别 1；否则输出为类别 2。
视频
Python、R时间卷积神经网络TCN与CNN、RNN预测时间序列实例
视频
卷积神经网络CNN肿瘤图像识别
视频
贝叶斯推断线性回归与R语言预测工人工资数据
视频
R语言bnlearn包：贝叶斯网络的构造及参数学习的原理和实例
视频
R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例
- 损失函数：L (f) 为训练数据中函数结果错误的次数。
- 寻找最佳函数：例如感知机、支持向量机等。
四、从类别中获取概率
假设数据点是从高斯分布中采样得到，寻找背后的高斯分布以确定新数据点的概率。
五、最大似然估计
对于给定的 “水” 类型数据点 x1,x2,x3,…,x79，假设它们来自具有最大似然的高斯分布 (μ*,Σ*)。
- 高斯分布的概率密度函数用特定形式表示。
- 似然函数 L (μ,Σ) 为多个概率密度函数的乘积形式。
- 通过最大似然估计确定参数 μ*,Σ*=argmax (μ,Σ) L (μ,Σ)，其中 μ* 有特定表达式。
六、分类应用
现在可以进行分类，例如对于 “水” 类型分类问题，有 f (μ1,Σ1)(x) 的表达式，其中 P (c1) 有特定值。类似地，对于另一类别有 f (μ2,Σ2)(x) 的表达式，其中 P (c2) 有特定值。如果 P (c1|x)>0.5，则 x 属于类别 1（水）。
贝叶斯卷积神经网络对数据的影响|附代码数据
在本研究中，我们探讨了KL权重在贝叶斯卷积神经网络（CNN）中对数据的影响。首先，我们使用标准化方法对数据进行预处理，以确保模型训练的有效性。
x = \text{Scaler}().\text{fit_transform}(x)
为了监控模型在每个训练周期后参数的不确定性，我们设计了一个回调函数PosteriorRecorder，用于记录后验标准差。
- class PosteriorRecorder(tf.keras.callbacks.Callback): def __init__(self, **kwargs): super(PosteriorRecorder, self).__init__(**kwargs)
最后，我们绘制了不同KL权重下后验标准差的图表，以直观展示其对模型性能的影响。
scaler = Scaler()x = scaler.fit_transform(x)
最后，我们绘制了不同KL权重下后验标准差的图表，以直观展示其对模型性能的影响。
scaler = Scaler()x = scaler.fit_transform(x)
我们定义了一个函数get_classes来统计数据集中各类别的数量，并通过可视化手段展示了类别分布。
def get_classes(dataset: tf.data.Dataset) -> np.ndarray: counts = [] for image, label in dataset: counts.append(np.argmax(label, axis=-1))# 使用Seaborn库绘制类别分布图sns.countplot(class_names_test, ax=ax[1])ax[1].set_title('Test set')fig.suptitle('Class distribution')
为了近似计算KL散度，我们定义了kl_approx函数，并将其应用于模型训练过程中。
随时关注您喜欢的主题
def kl_approx(q, p, q_tensor): return tf.reduce_mean(q.log_prob(q_tensor) - p.log_prob(q_tensor))divergence_fn = lambda q, p, q_tensor: kl_approx(q, p, q_tensor) / (len(train_classes))我们封装了重参数化层的创建过程，以简化模型构建的复杂性。
def get_convolution_reparameterization(filters, kernel_size, activation, strides=1, padding='SAME', prior=prior, divergence_fn=divergence_fn, name=None) -> tfpl.Convolution2DReparameterization: """ 返回一个Convolution2DReparameterization层。 """ return tfpl.Convolution2DReparameterization( filters=filters, kernel_size=kernel_size, activation=activation, strides=strides, padding=padding, kernel_posterior_fn=tfpl.default_mean_field_normal_fn(is_singular=False), kernel_prior_fn=prior, kernel_divergence_fn=divergence_fn, bias_posterior_fn=tfpl.default_mean_field_normal_fn(is_singular=False), bias_prior_fn=prior, bias_divergence_fn=divergence_fn, name=name)
def kl_approx(q, p, q_tensor): return tf.reduce_mean(q.log_prob(q_tensor) - p.log_prob(q_tensor))divergence_fn = lambda q, p, q_tensor: kl_approx(q, p, q_tensor) / (len(train_classes))我们封装了重参数化层的创建过程，以简化模型构建的复杂性。
def get_convolution_reparameterization(filters, kernel_size, activation, strides=1, padding='SAME', prior=prior, divergence_fn=divergence_fn, name=None) -> tfpl.Convolution2DReparameterization: """ 返回一个Convolution2DReparameterization层。 """ return tfpl.Convolution2DReparameterization( filters=filters, kernel_size=kernel_size, activation=activation, strides=strides, padding=padding, kernel_posterior_fn=tfpl.default_mean_field_normal_fn(is_singular=False), kernel_prior_fn=prior, kernel_divergence_fn=divergence_fn, bias_posterior_fn=tfpl.default_mean_field_normal_fn(is_singular=False), bias_prior_fn=prior, bias_divergence_fn=divergence_fn, name=name)关于分析师
Yuanchun Niu
在此对 Yuanchun Niu 对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他完成了控制科学与工程专业的硕士研究生学位，专注深度学习、机器学习领域。擅长汇编语言、Python。
MATLAB图卷积神经网络GCN处理分子数据集节点分类研究
MATLAB贝叶斯优化混合Bayes-CNN-RNN分析股票市场数据与浅层网络超参数优化
R语言贝叶斯分析：INLA 、MCMC混合模型、生存分析肿瘤临床试验、间歇泉喷发时间数据应用|附数据代码
MATLAB用CNN-LSTM神经网络的语音情感分类深度学习研究
