https://github.com/yaringal/DropoutUncertaintyExps
Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning
Papers with Code 아카이브
Uncertainty Quantification
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코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/yihaosun1124/OfflineRL-Kit
https://github.com/yliess86/Bayeformers
Specifying Weight Priors in Bayesian Deep Neural Networks with Empirical Bayes
https://github.com/ysfoo/crn-inference
https://github.com/yyimingucl/dgp
https://github.com/zoj613/polya-gamma
Bayesian Few-Shot Classification with One-vs-Each Pólya-Gamma Augmented Gaussian Processes
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.