Odborné vysvětlení: Bayesovské neuronové sítě jsou modely, které kombinují klasické neuronové sítě s bayesovskou statistikou. Místo jediné sady vah používají pravděpodobnostní rozdělení vah. To umožňuje kvantifikovat nejistotu v predikcích a parametrech modelu. Využívají techniky jako variační inference nebo Monte Carlo dropout pro aproximaci posteriorního rozdělení. Cílem je poskytovat robustnější predikce a lepší odhady nejistoty, což je klíčové pro aplikace vyžadující spolehlivé rozhodování.
Vysvětlení pro laiky: Bayesovské neuronové sítě jsou jako počítačový systém, který nejen dává odpovědi, ale také říká, jak si je jistý těmito odpověďmi. Představte si, že máte přítele, který vám nejen řekne, jestli bude zítra pršet, ale také jak moc si je tím jistý. Tyto sítě fungují podobně – dávají předpovědi, ale zároveň přiznávají, když si nejsou zcela jisté. To je užitečné v situacích, kde je důležité vědět, nakolik můžeme důvěřovat výsledkům počítače.
Bayesian Neural Networks are models that combine classical neural networks with Bayesian statistics. Instead of a single set of weights, they use probability distributions over weights. This allows for quantifying uncertainty in predictions and model parameters. They utilize techniques such as variational inference or Monte Carlo dropout for approximating the posterior distribution. The goal is to provide more robust predictions and better uncertainty estimates, which is crucial for applications requiring reliable decision-making.
