贝叶斯神经网络技术浅析
〖摘 要〗神经网络已经为许多机器学习任务提供了最先进的结果，例如计算机视觉、语音识别和自然语言处理领域的检测、回归和分类任务等。尽管取得了成功，但它们通常是在频率学派框架内实施的，这意味着其无法对预测中的不确定性进行推断。本文介绍了贝叶斯神经网络及一些开创性研究，对不同近似推断方法进行了比较，并提出未来改进的一些方向。
〖原 文〗Goan, E., & Fookes, C. (2020). Bayesian Neural Networks: An Introduction and Survey. https://arxiv.org/abs/2006.12024
〖阅后感〗获得神经网络预测不确定性的方法有很多种（参见《深度神经网络中的不确定性调研报告》），而本文主要介绍其中的贝叶斯神经网络方法。内容涉及浅层神经网络中的贝叶斯方法尝试、深层神经网络中面临的问题即推断方法等。
1 引言
长期以来，仿生学一直是技术发展的基础。科学家和工程师反复使用物理世界的知识来模仿自然界对经过数十亿年演变而来的复杂问题的优雅解决方案。生物仿生学在统计学和机器学习中的重要应用是发展了感知机 ...
贝叶斯神经网络快速上手教程
【摘 要】 现代深度学习方法已经成为研究人员和工程师常用的强大工具，可以解决以前似乎不可能解决的问题。然而，深度学习是一种黑箱方法，与其预测相关的不确定性很难量化。而贝叶斯统计学提供了一种形式化方法来理解和量化与深度神经网络预测相关的不确定性。本文为正在使用机器学习（特别是深度学习）的研究人员和科学家，提供了一个相关文献和工具集的概述，以帮助大家设计、实现、训练、使用和评估贝叶斯神经网络。
【原 文】 Laurent Valentin Jospin, Wray Buntine, Farid Boussaid, Hamid Laga, and Mohammed Bennamoun. 2020.Hands-on Bayesian Neural Networks - a Tutorial for Deep Learning Users.ACM Comput. Surv.1, 1 ( July 2020),35 pages. arxiv.org/abs/2007.06823
【阅后感】 本文主要介绍其中贝叶斯神经网络方法，特别是其中深度贝叶斯神经网络方法。内容主要包括：传统贝叶斯神 ...