概率深度学习

Probabilistic Deep Learning是一种结合了概率建模与深度学习的技术，旨在通过概率框架处理不确定性，优化模型的泛化能力和鲁棒性。其核心目标是构建能够进行有效推理和预测的深度神经网络，从而在数据驱动的决策过程中提供更可靠的概率估计。该技术在自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域具有广泛应用价值，特别是在需要处理复杂、不确定性和高维数据的场景中。