來自東京RIKEN研究中心的Emtiyaz Khan給了關(guān)于以貝葉斯原理進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的教程《Deep Learning with Bayesian Principles》，共有86頁ppt，以及撰寫了最新的論文，講述貝葉斯和深度學(xué)習(xí)如何結(jié)合到一起進(jìn)行學(xué)習(xí)新算法，提出了一種基于貝葉斯原理的學(xué)習(xí)規(guī)則，它使我們能夠連接各種各樣的學(xué)習(xí)算法。利用這一規(guī)則，可以在概率圖形模型、連續(xù)優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)和黑盒優(yōu)化等領(lǐng)域得到廣泛的學(xué)習(xí)算法。非常具有啟發(fā)性，值得查看！