贝叶斯多层感知器神经网络

资 源 简 介

贝叶斯多层感知器神经网络

详 情 说 明

贝叶斯多层感知器神经网络（Bayesian Multilayer Perceptron, MLP）是一种结合传统前馈神经网络与贝叶斯统计方法的模型。它在处理复杂非线性关系的同时，能够量化预测中的不确定性，适用于数据稀缺或需要可靠置信度评估的场景。

核心思想是将网络权重视为随机变量，通过贝叶斯推断学习其概率分布（如高斯分布）。相比确定性神经网络输出单一预测值，贝叶斯版本会输出预测的概率分布，反映模型对自身判断的可信程度。这种特性在医疗诊断、金融风险评估等领域尤为重要。

实现过程中需解决两大挑战：一是高维参数空间的后验分布计算通常采用变分推断或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等近似方法；二是通过蒙特卡洛采样在推理阶段集成多重权重配置，以概率形式生成预测结果。该架构的扩展性使其能与注意力机制、卷积层等模块结合，形成更复杂的贝叶斯深度学习模型。