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贝叶斯深度学习前沿进展-朱军
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深度学习在分类、检测、决策等任务上取得了显著进展,但深度神经网络往往忽略数据和模型中广泛存在的不确定性,导致预测结果过于乐观、容易被干扰甚至被误导,在开放环境、数据质量低、标注样本小等复杂场景下面临挑战,贝叶斯深度学习基于贝叶斯推理框架,融合深度神经网络在表示学习上的优点,对数据和模型的不确定性进行系统刻画和计算,近期取得了显著的算法和应用进展。该报告将介绍贝叶斯深度学习的基本思想、算法和典型应用。同时,也将介绍用于贝叶斯深度学习的概率编程库。--CCF ADL Online
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