本研究提出了一种新的概率特斯拉机框架，旨在解决特斯拉机在不确定性量化中的不足。该框架通过学习各状态的概率，提供了一种稳健且可解释的方法，实验结果表明其在识别高不确定性区域和决策边界方面表现优异。

Probabilistic Tsetlin Machine: A Novel Approach to Uncertainty Quantification
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