Bayesian Deep Learning 学习笔记
为什么要学习贝叶斯深度学习？ 它是一个模型构建和理解泛化的强大框架 不确定性表示（对决策至关重要） 更好的点估计 从概率论的角度来看，神经网络不那么神秘。 缺点 可以在计算上难以处理（但不一定是） 可能涉及很多运动部件（但不必）。 我们如何构建学习和概括的模型？ 概率方法 我们可以在模型中明确说明噪音。 对于i.i.d，通常需要ε（x）= N（0;σ2）。 加性高斯噪声，在这种情况下 最
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