Нейронные сети вероятностного программирования

Нейронные сети вероятностного программирования

Нейронные сети вероятностного программирования — это класс нейронных сетей, которые используют вероятностные распределения для моделирования неопределенности. В отличие от традиционных нейронных сетей, которые выдают однозначный ответ, эти сети могут выдавать набор вероятностей для разных ответов.

Основные понятия

Для понимания нейронных сетей вероятностного программирования нужно разобрать несколько ключевых понятий:

• Вероятностное распределение — функция, которая к каждому возможному событию ставит в соответствие вероятность его наступления.
• Случайная величина — объект, которому сопоставлено некоторое вероятностное распределение.
• Байесовский подход — использование теоремы Байеса для обновления вероятностей на основе новых данных.

Архитектура

Архитектурно нейронные сети вероятностного программирования могут быть построены разными способами:

• Сети на основе вариационного вывода — используют аппроксимацию постериорного распределения.
• Сети с стохастическими нейронами — в них введена случайность в вычисления.
• Сети с конкретизацией — сочетают детерминированные и стохастические компоненты.

Обучение

Для обучения таких сетей используются специальные методы:

• Метод максимального правдоподобия.
• В