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关于 Feynman-Kac 训练的部分贝叶斯神经网络
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于采样的训练策略，用于训练概率二值神经网络（pBNN），并在各种数据集上展示了优于最先进方法的预测性能。
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关键要点
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提出了一种基于采样的训练策略用于训练概率二值神经网络（pBNN）。
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将pBNN的训练过程表述为模拟Feynman-Kac模型。
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使用序贯蒙特卡洛采样器的变体来估计参数和潜在后验分布。
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在各种合成和真实数据集上展示了该训练方案的优越预测性能。
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