贝叶斯在深度学习中的应用
贝叶斯统计学在深度学习中的应用越来越受到研究者的关注。贝叶斯网络是一种推断模型，它可以通过后验概率分布，由先验概率分布，先验分布周围数据似然函数和数据组成。由于深度学习模型中的神经网络参数通常都是高维非线性复杂的，仅仅依靠数据量较少的训练集无法得到准确的模型参数，这种情况下使用贝叶斯方法来推断神经网络的参数分布会更合适。
一、先验分布的选择
在使用贝叶斯方法推断网络参数时，除了要选择合适的似然函数，先验分布的选择也非常重要。常见的先验分布有Laplace先验、高斯先验、学生t分布先验等，具体的选择应该根据具体的问题和数据集来进行考虑。
以高斯先验分布为例，其数学表示为：
$$ w \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2_w I_D) $$
其中， $w$ 表示权重参数， $D$ 为权重参数的维度， $\sigma_w$ 是先验概率的标准差，在训练网络模型之前需要确定。通过贝叶斯理论，我们可以将训练网络模型转化为得到后验概率分布 $P(w|X, Y)$ 的问题。
二、后验分布的计算
推断神经网络参数的后验分布非常困难，因为后验分布的计算需要对高维参数的积分进行求解，而参数的维度很高，常见的方法是通过样本推断方法来近似后验分布。
1、Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法
MCMC方法是生成后验分布样本的一种常用方法，该方法通过接受或拒绝一个状态来确定一个高维空间中的分布。常见的算法有Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样等。
2、变分推断方法
变分推断方法是一
上一篇：贝叶斯优化（GPyOpt，GPFlow）的最大维度。
下一篇：被异步编程卡住了