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用于贝叶斯宽神经网络的函数空间MCMC
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本研究提出了预处理的Crank-Nicolson算法，用于解决贝叶斯神经网络在宽度增长时采样效率低的问题。该方法在网络宽度增加时具有更高的接受概率，且能更有效地抽样后验分布。研究表明，该方法在有效样本量和诊断结果上具有显著优势，对实际应用具有重要影响。
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关键要点
- 本研究提出了预处理的Crank-Nicolson算法，解决贝叶斯神经网络在宽度增长时采样效率低的问题。
- 该方法在网络宽度增加时具有更高的接受概率，能更有效地抽样后验分布。
- 研究表明，该方法在有效样本量和诊断结果上具有显著优势。
- 该研究对实际应用具有重要影响。
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