贝叶斯深度学习研究综述
【摘 要】 一个全面的人工智能系统不仅需要感知环境，还需要推断关系（甚至因果）及其不确定性。过去十年中，深度学习在感知任务中取得了重大进展，例如：用于视觉对象识别和语音识别。但对更高级的推断任务而言，具有贝叶斯性质的概率图模型（Probabilistic Graphical Model， PGM ）则更强大和灵活。近年，贝叶斯深度学习作为统一的概率框架出现，将深度学习和贝叶斯模型紧密结合在一起，用深度学习对文本、图像的感知能力来提高进一步推断的性能，反过来，通过推断过程的反馈来增强文本或图像的感知能力。本文对贝叶斯深度学习进行了较为全面的介绍，综述了贝叶斯深度学习在推荐系统、主题模型、控制等方面的应用，并讨论了贝叶斯深度学习与神经网络的贝叶斯处理等相关课题的联系与区别。 【原 文】 Wang H， Yeung D Y. A survey on Bayesian deep learning[J]. ACM Computing Surveys (CSUR)， 2020， 53(5): 1-37. 【作者博客】 wanghao.in/BDL.html 【阅后感】...