本研究提出了一种通过单次前向传播提升贝叶斯深度学习预测效率的方法，利用激活函数的局部线性化和线性层的高斯近似，成功应用于多层感知机和变压器模型的回归与分类任务。

本文介绍了一种基于贝叶斯框架和高斯近似的蒙特卡洛树搜索方法，旨在更准确地估算节点价值和不确定性。研究表明，该方法在策略和非策略情境下具有优越的收敛性，并通过贝叶斯探索网络和变分推断在无模型方法中表现出色，能够学习到贝叶斯最优策略。

本文研究了基于梯度流的采样方法的设计要素，包括能量函数、度量和梯度流的数值近似。通过展示Kullback-Leibler散度的独特性质，研究了度量的选择，并构建了各种仿射不变的梯度流。提出了基于高斯近似的梯度流方法，并研究了其收敛性。

本文研究了基于梯度流的采样方法的设计要素，包括能量函数、度量和梯度流的数值近似。研究表明，Kullback-Leibler散度作为能量函数具有独特性质，度量的选择从不变性的角度出发，构建了各种仿射不变的Wasserstein和Stein梯度流。提出了基于高斯近似的梯度流方法，并与参数变分推断衍生的梯度方法建立了联系，研究了它们的收敛性。