Abstract-Medan perception uppgifter som visuell objektigenkänning och text förståelse spelar en viktig roll i mänsklig intelligens, de efterföljande uppgifterna som innebär slutledning, resonemang och planering kräver en ännu högre nivå av intelligens. Under de senaste åren har stora framsteg gjorts i många perceptionsuppgifter med hjälp av djupinlärningsmodeller. För högre grad av slutledning är dock probabilistiska grafiska modeller med sin Bayesiska natur ännu kraftfullare och flexiblare. För att uppnå integrerad intelligens som innefattar både perception och inferens är det naturligtvis önskvärt att nära integrera djupt lärande och Bayesianska modeller inom en principiell probabilistisk ram, som vi kallar Bayesianskt djupt lärande. I detta enhetliga ramverk kan uppfattningen av text eller bilder med hjälp av djupt lärande öka resultatet av en högre grad av inferens och i gengäld kan återkopplingen från inferensprocessen öka uppfattningen av text eller bilder. Denna undersökning ger en allmän introduktion till Bayesian djupinlärning och granskar sina senaste tillämpningar på rekommendationssystem, ämnesmodeller, och kontroll. I denna undersökning diskuterar vi också relationen och skillnaderna mellan Bayesian djupinlärning och andra relaterade ämnen som Bayesian behandling av neurala nätverk.
Det är naturligtvis möjligt att ge vanliga neurala nätverk en Bayesian tolkning, som i Bayesian djupt lärande REF.
Towards Bayesian Deep Learning: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}