评估不确定性 通过上述多次实验，我们已经为目标变量的每次预测（家电功耗的对数）构建了99%的置信区间。这意味着模型对其预测的某些部分不太确定，这在高风险应用中是非常有价值的，因为它可以帮助决策者理解模型的局限性并采取相应的风险缓解措施。贝叶斯推断，使我们的预测具有明确的不确定性和置信区间。总之，尽管置信区间内的点数较低，但贝叶斯LSTM模型仍然提供了一种量化不确定性的方法，这对于需要不确定性量化的

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–当p_n > 1时，将输出整形为param_dims中p_n的dimension (p_n，input_dim)参数，当p_n == 1时，整形为dimension (input_dim)参数。默认为[1，1]，即输出维数(input_dim)的两个参数，这对逆自回归流很有用。)–当p_n > 1时，将输出整形为param_dims中p_n的dimension (p_n，input_dim)参数

一个大型的、定期更新进口可用的用户代理列表:http://techpatterns.com/forums/about304.html

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计算机\Mate 20 Pro (UD)\内部存储\Download\BaiduNetdisk。华为手机 鸿蒙系统 或者安卓系统的百度网盘下载的文件保存在手机什么位置如何查看。)连接手机后，打开手机盘，download目录。也就是用usb（数据线，不是充电线，要四心的。连接电脑后一般在这里位置。

1. `fc1w_prior` 和 `fc1b_prior`：这两个变量定义了全连接层 `fc1` 的权重和偏置的先验分布。简而言之，这段代码通过定义正态分布的先验来初始化神经网络中的权重和偏置，其中均值设置为0，标准差设置为1，这通常意味着在没有数据的情况下，我们对参数的初始信念是它们接近于0，并且我们对这些参数的不确定性较小。简而言之，这些参数用于定义贝叶斯神经网络中权重和偏置的先验分布，它们

如果你有实际的数据集并且想要拟合一个双峰高斯分布，可以使用`scipy.optimize.curve_fit`函数。在Python的NumPy库中，`np.power`函数用于计算数组中每个元素的幂。`np.power`函数在科学计算中非常有用，尤其是在处理需要逐元素幂运算的数据时。这些方法提供了不同层次的技术手段，从简单的正态分布混合到复杂的数据拟合，可以根据个人的需求和技能水平选择适合的方法来

对于 Xavier 初始化，你可以使用 `'glorot_uniform'` 或 `'glorot_normal'`，前者是从均匀分布中抽取权重，后者是从正态分布中抽取权重。另外，如果你想要输出层没有偏置项，可以将 `use_bias` 参数设置为 `False`。在你的代码中，输出层的 `use_bias` 参数已经设置为 `True`。如果你的问题是多分类问题，你可能需要使用 `softmax