Wahrscheinlichkeitstheoretisches Tiefenlernen

Probabilistisches Deep Learning ist eine Technologie, die probabilistische Modellierung mit tiefem Lernen kombiniert. Ihr Ziel ist es, Unsicherheiten durch ein probabilistisches Framework zu bewältigen und die Generalisierungs- und Robustheitsfähigkeiten von Modellen zu optimieren. Das Kernziel besteht darin, tiefe neuronale Netze zu entwickeln, die effektive Inferenz und Vorhersage ermöglichen, um somit zuverlässigere probabilistische Schätzungen in datengetriebenen Entscheidungsprozessen zu liefern. Diese Technologie hat einen breiten Anwendungswert in Bereichen wie der natürlichen Sprachverarbeitung, Computer Vision und Reinforcement Learning, insbesondere in Szenarien, die die Bewältigung komplexer, unsicherer und hochdimensionaler Daten erfordern.