確率的深層学習

確率的深層学習は、確率モデリングと深層学習を組み合わせた技術で、不確実性を確率的な枠組みで扱い、モデルの汎化性能と堅牢性を最適化することを目指しています。その主な目的は、効果的な推論と予測を行うことができる深層ニューラルネットワークを構築し、データ駆動型の意思決定プロセスにおいてより信頼性の高い確率的推定を提供することです。この技術は、自然言語処理、コンピュータビジョン、強化学習などの分野で広範な応用価値があり、特に複雑で不確実かつ高次元のデータを扱うシナリオで活用されています。