本書(shū)主要介紹了變分法在貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BNN)深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。首先對(duì)現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)中一般貝葉斯方法進(jìn)行了綜述，其后介紹了模型、信息測(cè)量、貝葉斯方法和統(tǒng)計(jì)推斷等基礎(chǔ)知識(shí)，而后討論了基于模型的機(jī)器學(xué)習(xí)(MBML)的構(gòu)建單元、貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BNN)的概念與優(yōu)勢(shì)，以及深度生成模型——變分自動(dòng)編碼器(VAE)及其發(fā)展。