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  A practical Monte Carlo implementation of Bayesian learning

Rasmussen, C. (1996). A practical Monte Carlo implementation of Bayesian learning. Advances in Neural Processing Systems 8, 598-604.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-EB64-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-EB65-B
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Rasmussen, CE1, Autor           
Touretzky, Herausgeber
D.S., Herausgeber
Mozer, M.C., Herausgeber
Hasselmo, M.E., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: A practical method for Bayesian training of feed-forward neural networks using sophisticated Monte Carlo methods is presented and evaluated. In reasonably small amounts of computer time this approach outperforms other state-of-the-art methods on 5 datalimited tasks from real world domains.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 1996-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-20107-0
URI: http://books.nips.cc/nips08.html
BibTex Citekey: 2999
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 1995)
Veranstaltungsort: Denver, CO, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Processing Systems 8
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 598 - 604 Identifikator: -