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基于完全贝叶斯神经网络的不连续和非稳态数据的主动学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种通过闭合式贝叶斯推断方法来学习贝叶斯神经网络的新方法，通过将权重建模为高斯随机变量的方法，使网络参数的训练具有连续性且无需梯度下降优化方法。该方法在多个 UCI 数据集上进行了演示，并与现有技术进行了比较。
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关键要点
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提出了一种通过闭合式贝叶斯推断方法学习贝叶斯神经网络的新方法。
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将预测分布的计算和权重分布的更新建模为贝叶斯滤波和平滑问题。
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通过将权重建模为高斯随机变量，使网络参数的训练具有连续性。
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该方法无需梯度下降优化方法。
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在多个 UCI 数据集上进行了演示，并与现有技术进行了比较。
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