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Probabilistic Logic Neural Networks for Reasoning 链接：https://papers.nips.cc/paper/8987-probabilistic-logic-neural-networks-for-reasoning.pdf
针对这一局限性，本文引入了一种用于精确估计MI的DNNs的概率表示方法。利用本文提出的MI估计器，我们验证了对泛化的信息理论解释，并得出了一个比最先进的松解更紧的概化边界。
常见的概率分布有几种。这里只看最常见的一种概率分布，就是`正态分布`也叫高斯分布。 很多情况下，还有一种叫做`条件概率`。就是我们会关心当A事件发生时，B事件发生的概率。在生活中也是经常有场景的，比如当小孩长时间的磨磨唧唧的做事的时候，你发火的概率。
在这项工作中，我们提出了一个新的即插即用概率不确定性建模（PUM）模块。它将每个联合区域建模为高斯分布，其方差度量相应视觉内容的不确定性。与传统的确定性方法相比，这种不确定性建模带来了特征表示的随机性，使得预测具有多样性。
在这项工作中，我们提出了一个新的即插即用概率不确定性建模（PUM）模块。它将每个联合区域建模为高斯分布，其方差度量相应视觉内容的不确定性。与传统的确定性方法相比，这种不确定性建模带来了特征表示的随机性，使得预测具有多样性。
随机矩阵理论告诉我们，对于一个大的高斯随机矩阵来说，任一特征值是正或者是负的概率都是0.5[59]。那么，以上第一种情况的概率为0.5k。由于深度学习模型参数通常都是高维的（k很大），目标函数的鞍点通常比局部最小值更常见。
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概率值介于[0,1]之间（包括0和1），其计算遵循一些法则，其中之一是乘法法则： 上式中，A和B同时发生的概率值等于B发生的概率值乘以在B发生的条件下A也发生的概率值，其中，表示A和B的联合概率， 表示条件概率，二者的现实意义是不同的，例如，路面是湿的概率跟下雨时候路面是湿的概率是不同的
接上篇...人工智能数学基础之概率论（下）https://bbs.huaweicloud.com/blogs/1985461602837804172008000.png1602837811116072426.png1602837821737020257.png1602837828108042076
《深度学习原理与实践》陈仲铭，彭凌西 著本书系统全面、循序渐进地介绍了深度学习的各方面知识，包括技术经验、使用技巧和实践案例。本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型，以及不同网络模型的算法原理和核心思想。
随机神经网络的核心在于在网络中加入概率因素，而其中的随机是指这种网络中的神经元是随机神经元，其输出只有两种状态（0或1），而状态的取值根据概率统计的方法确定。RBM属于深度学习中常用的模型或方法，其结构如图1-2所示。
1.1 现象描述x月x日下午，项目组工程师反馈客户现场通过终端主叫呼集召开会议，出现分会场概率不入会现象，重新多次呼叫后可以呼叫入会。1.2 问题分析为了体现问题原因，在项目组工程师配合下，获取了天津会场侧和北京MCU侧的同事抓包信息。
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。
Probabilistic Logic Neural Networks for Reasoning 链接：https://papers.nips.cc/paper/8987-probabilistic-logic-neural-networks-for-reasoning.pdf
同样，如果我们均匀地随机抽取字母来生成文件，能有多大的概率得到一个有意义的英语文档？几乎是零。因为大部分字母长序列不对应着自然语言序列：自然语言序列的分布只占了字母序列的总空间里非常小的一部分。当然，集中的概率分布不足以说明数据位于一个相当小的流形中。
现象概率性出现运行 BenchmarkSQL us 较高（几乎压满 CPU 核），sy 较低。之前使用的是 GraalVM EE，本来以为是 GraalVM EE 才有的现象，后续测试发现使用 Bisheng JDK 17 也有相似现象。
同样的，logistic模型也可以用来进行类比，下图代表的就是预估y等于1的概率的处理过程： !
深度学习则是通过大量的样本数据学习——总体规则的方法，可见深度学习是统计学对实践技术的延伸。另外，实际的应用领域中经常需要处理的数据都具有随机性和不确定性，对这些数据最好的描述方式就是通过概率来进行描述。
我们已经看到，线性回归对应于分布族p(y | x; θ) = N (y; θ⊤x, I).通过定义一族不同的概率分布，我们可以将线性回归扩展到分类情况中。如果我们有两个类，类 0 和类 1，那么我们只需要指定这两类之一的概率。
4.每辆车会以概率p随机减速v - 1。
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