本研究探讨了量子神经网络在高维数据学习中的应用，提出利用量子信息理论和贝叶斯方法有效描述多维高斯密度的动态行为，以解决维度灾难带来的复杂性问题。

本研究提出了一种新的贝叶斯方法，解决深度学习中的数据点选择问题，克服现有双层优化方法的计算和内存瓶颈，支持大规模语言模型的自动优化。

本研究探讨Kolmogorov-Arnold网络中的不确定性量化，特别是高阶ReLU KAN，以提升贝叶斯方法的计算效率。该方法普适，能同时获取认识性和随机性不确定性，适用于其他基函数，并通过测试验证了其识别功能依赖关系的能力。

实验形而上学使用科学工具来挑战科学与哲学之间的界限，贝叶斯方法在实验形而上学中的应用提供了处理不确定性、更新信念和评估假设的框架，使科学和哲学探究更加严谨和可靠。

本研究使用贝叶斯方法研究了强化学习中的马尔科夫决策过程，并通过引入变分贝叶斯近似方法得到了一个可行的凸优化问题。实验表明，该方法在性能上具有优势。

本文研究了系统发生学中的两个核心问题：基于减少原则和贝叶斯方法的系统发生学推断。通过PhyloGFN框架，展示了在真实基准数据集上产生多样化和高质量的进化假设。PhyloGFN在边缘似然度估计方面与现有工作相媲美，并实现了更接近目标分布的拟合效果，超过了最先进的变分推断方法。

本文介绍了一种将元学习策略与多臂老虎机框架相结合的贝叶斯方法，用于加速自动系统的故障检测和减少模拟运行时间。通过在3D驾驶模拟器中应用16个保真设置，评估基于自动化车辆事故前个体的各种场景，结果显示该方法能够加快模拟速度，最多高出18倍。

该文章介绍了使用观测和干预实验数据的组合来研究因果关系的问题，并采用贝叶斯方法进行因果发现。通过图形特征化和兼容先验的贝叶斯推断，保证了不可区分结构的分数等价性。

本研究评估了贝叶斯方法在深度学习中用于不确定性估计的方法，重点关注 Laplace 近似及其变体。研究发现，拟合 Hessian 矩阵的方法对超出分布的检测效率产生负面影响。提出了仅关注优化先验精度的观点，可在超出分布检测中产生更准确的不确定性估计，并保持适度的校准度。实验评估证实了简化方法在超出分布领域中的优越性。

该文章介绍了基于神经科学和贝叶斯方法的统一概率模型，用于符号推理。该模型提供了实现类人机智能推理的新视角。

研究人员提出了一种新的基于模型的贝叶斯方法，用于解释决策行为并满足透明度和部分可观察性等标准。该方法在审计、量化和理解人类决策行为方面具有潜力。

本文介绍了一种贝叶斯方法，用于学习因果贝叶斯网络。该方法已应用于基于ALARM网络的混合实验数据，预测因果结构和估计因果参数。

本文提出了一种基于贝叶斯方法的神经元钙成像数据中神经元尖峰信息提取方法，通过样本化钙成像数据的尖峰列和模型参数的后验分布，实现对尖峰的存在、数量和位置的采样，并提供了一些扩展来提供更可靠的分布和估计。该方法可以更准确地估计潜在的尖峰列和参数，并提供了传统点估计的补充，以确定估计中的不确定性。