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随着深度学习模型越来越大，所需数据量越来越多，所需的AI算力资源和训练时间越来越长，深度学习的训练和推理性能将是重中之重。
首先，概率法则告诉我们AI系统应该如何推理，所以我们设计一些算法来计算或者近似由概率论导出的表达式。其次，我们可以用概率和统计从理论上分析我们提出的AI系统的行为。 概率论是众多科学和工程学科的基本工具。
根据贝叶斯定理，我们计算出后验概率P(A|B) P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)=0.25 可见，后验概率实际上就是条件概率。 [1]
父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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如果我们认为网络是一个取决于其他分布的数集，这首先就构成了联合概率分布 p(y, z|x)，其中有着输出 y 和一些模型 z 的「内部」隐变量，它们都取决于输入 x（这与常规的神经网络完全相同）。
如果我们认为网络是一个取决于其他分布的数集，这首先就构成了联合概率分布 p(y, z|x)，其中有着输出 y 和一些模型 z 的「内部」隐变量，它们都取决于输入 x（这与常规的神经网络完全相同）。
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这些因子仅仅是函数，并不是概率分布。每个因子的输出都必须是非负的，但是并没有像概率分布中那样要求因子的和或者积分为 1。 随机变量的联合概率和所有这些因子的乘积成比例 (proportional)——意味着因子的值越大则可能性越大。当然，不能保证这种乘积的求和为 1。
有时候，我们知道了一组变量的联合概率分布，想要了解其中一个子集的概率分布。这种定义在子集上的概率分布被称为边缘概率分布(marginal probability distribution)。例如，假设有离散型随机变量x 和y，并且我们知道P(x; y)。
也就是说，后验概率是根据贝叶斯（bayes）定理，用先验概率和概率密度函数计算出来的。即”先验概率+观测=后验概率“，通过观测对先验概率更新后即为后验概率。
文章目录 一、随机变量（Rrandom Variable） 1、随机变量概念 2、随机变量分类 二、概率与概率分布
贝叶斯用概率反映知识状态的确定性程度。数据集能够直接观测到，因此不是随机的。另一方面，真实参数 θ 是未知或不确定的，因此可以表示成随机变量。
metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
鉴于许多计算机科学家和软件工程师在一个相对干净和确定的环境中工作，机器学习对于概率论的大量使用是很令人吃惊的。这是因为机器学习通常必须处理不确定量，有时也可能需要处理随机(非确定性的)量。 不确定性和随机性可能来自多个方面。
概率推理系统将很好地利用给定的模型和可用数据，尽可能精确地做出预测。现在，你已经了解了概率推理的概念。那么，什么是概率编程？4 概率编程系统：用编程语言表达的概率推理系统每个概率推理系统都使用某种表示语言表达其概率模型。
from fractions import Fraction # # from __future__ import division # def P(event, space): # "在一个等可能发生的样本空间中，事件发生的概率" # return Fraction
遇见你，遇见未来 华为云 | +智能，见未来 项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向：人工智能 工作地点： 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术，包括神经网络结构设计，NAS搜索算法，训练算法优化，AI模型编译优化等
鉴于许多计算机科学家和软件工程师在一个相对干净和确定的环境中工作，机器学习对于概率论的大量使用是很令人吃惊的。 这是因为机器学习通常必须处理不确定量，有时也可能需要处理随机(非确定性的)量。 不确定性和随机性可能来自多个方面。
在每类任务中，又可以将各类模型归结为概率模型和非概率模型，以下以监督学习为例说明。概率模型(生成模型)通过函数 F 来描述 X 和 Y 的联合概率或者条件概率分布，如 P(X|Y)；非概率模型（判别模型）通过函数 F 来直接描述 X 到 Y 的映射，如 Y=f（X)。
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