BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-17T00:00:00Z 敏感度感知的摊还贝叶斯推断 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该文介绍了一种更高效的概率元学习方法——APOVI-BNN，通过对贝叶斯神经网络的推理进行逐数据点摊销，获得了近似后验。作者将其看作神经过程家族的新成员，以此作为激励使用神经过程训练目标，以实现更好的预测性能。 🏷️ 标签 APOVI-BNN 概率元学习 神经过程 贝叶斯神经网络 预测性能 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
