贝叶斯深度学习-概述

一、背景 1.1 深度神经网络 深度神经网络是连接主义系统，通过它通过学习例子来完成任务，而不需要事先了解这些任务。它们可以很容易地扩展到数百万个数据点，并且可以通过随机梯度下降进行优化。 CNN是DNN的变体，能够适应各种非线性数据点。 起始层学习更简单的特征，如边和角， 后续层学习复杂的特征，如颜色，纹理等。此外，较高的神经元具有较大的感受野，构建在起始层上。然而，与多层感知器不同， 权重共享

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