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如果我們要列出一些，我們期望關(guān)于不確定性的常識(shí)推理具有的性質(zhì)，那么滿足這些屬性的唯一一點(diǎn)就是將貝葉斯概率和頻率概率視為等同的。例如，如果我們要在撲克牌游戲中根據(jù)玩家手上的牌計(jì)算她能夠獲勝的概率，我們和醫(yī)生情境使用完全相同的公式，就是我們依據(jù)病人的某些癥狀計(jì)算她是否患病的概率。
簡(jiǎn)介為什么會(huì)用到概率呢？因?yàn)樵?span id="bjdvpfz" class='cur'>深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常會(huì)需要處理隨機(jī)的數(shù)據(jù)，或者包含隨機(jī)性的任務(wù)，隨機(jī)性也來(lái)自非常多的方面，所以在存在不確定性的情況下，都需要用到概率。本次就和大家聊一聊深度學(xué)習(xí)中的概率隨機(jī)變量首先我們來(lái)認(rèn)識(shí)下隨機(jī)變量。
機(jī)器學(xué)習(xí)的算法經(jīng)常會(huì)涉及到在非常多的隨機(jī)變量上的概率分布。通常，這些概率分布涉及到的直接相互作用都是介于非常少的變量之間的。使用單個(gè)函數(shù)來(lái)描述整個(gè)聯(lián)合概率分布是非常低效的 (無(wú)論是計(jì)算還是統(tǒng)計(jì))。
機(jī)器學(xué)習(xí)的算法經(jīng)常會(huì)涉及到在非常多的隨機(jī)變量上的概率分布。通常，這些概率分布涉及到的直接相互作用都是介于非常少的變量之間的。使用單個(gè)函數(shù)來(lái)描述整個(gè)聯(lián)合概率分布是非常低效的 (無(wú)論是計(jì)算還是統(tǒng)計(jì))。
首先，概率法則告訴我們AI系統(tǒng)應(yīng)該如何推理，所以我們?cè)O(shè)計(jì)一些算法來(lái)計(jì)算或者近似由概率論導(dǎo)出的表達(dá)式。其次，我們可以用概率和統(tǒng)計(jì)從理論上分析我們提出的AI系統(tǒng)的行為。 概率論是眾多科學(xué)和工程學(xué)科的基本工具。
他的主要研究興趣是概率深度學(xué)習(xí)。第三作者Nikolay Malkin 是 Mila 的博士后研究員，另一位作者是圖靈獎(jiǎng)得主 Yoshua Bengio。論文地址：https://arxiv.org/abs/2209.02606
鑒于很多計(jì)算機(jī)科學(xué)家和軟件工程師在一個(gè)相對(duì)干凈和確定的環(huán)境中工作，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于概率論的大量使用不得不令人吃驚。 這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)必須始終處理不確定量，有時(shí)也可能需要處理隨機(jī) (非確定性) 量。不確定性和隨機(jī)性可能來(lái)自多個(gè)方面。
多個(gè)概率分布的幾何平均不能保證是一個(gè)概率分布。為了保證結(jié)果是一個(gè)概率分布，我們要求沒(méi)有子模型給某一事件分配概率 0，并重新標(biāo)準(zhǔn)化所得分布。
一般而言，機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐者會(huì)選擇一個(gè)相當(dāng)寬泛的（即，高熵的）先驗(yàn)分布，反映在觀測(cè)到任何數(shù)據(jù)前參數(shù) θ 的高度不確定性。例如，我們可能會(huì)假設(shè)先驗(yàn) θ 在有限區(qū)間中均勻分布。許多先驗(yàn)偏好于‘‘更簡(jiǎn)單’’ 的解決方法（如小幅度的系數(shù)，或是接近常數(shù)的函數(shù)）。
有時(shí)候，我們知道了一組變量的聯(lián)合概率分布，想要了解其中一個(gè)子集的概率分布。這種定義在子集上的概率分布被稱為邊緣概率分布(marginal probability distribution)。例如，假設(shè)有離散型隨機(jī)變量x 和y，并且我們知道P(x; y)。
首先從概率的角度看，概率問(wèn)題關(guān)注什么？隨機(jī)變量x服從何種概率分布，對(duì)于高維隨機(jī)變量p(x1,x2,...,xp)p(x_1, x_2, ..., x_p)p(x1,x2,...
客戶端出現(xiàn)概率性超時(shí)錯(cuò)誤 針對(duì)低概率超時(shí)錯(cuò)誤，是Redis使用的正?，F(xiàn)象。Redis使用受到網(wǎng)絡(luò)傳輸、客戶端設(shè)置超時(shí)時(shí)間等因素影響，可能出現(xiàn)單個(gè)請(qǐng)求超時(shí)問(wèn)題。 建議客戶業(yè)務(wù)編碼時(shí)，具備重試操作，提升業(yè)務(wù)的可靠性，避免低概率的單次請(qǐng)求失敗時(shí)業(yè)務(wù)失敗。
通過(guò)公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)訪問(wèn)遠(yuǎn)端服務(wù)器概率性失敗該如何處理？ 彈性云服務(wù)器通過(guò)SNAT訪問(wèn)公網(wǎng)上服務(wù)器，出現(xiàn)TCP建鏈?zhǔn)〉那闆r，可通過(guò)以下方法進(jìn)行排查。 執(zhí)行以下命令，查看遠(yuǎn)端服務(wù)器是否開啟了“tcp_tw_recycle”。
CentOS 7.6內(nèi)核存在不兼容，概率性導(dǎo)致CentOS 7.6的節(jié)點(diǎn)panic。
避免IPVS缺陷導(dǎo)致的DNS概率性解析超時(shí) 問(wèn)題描述 當(dāng)集群使用IPVS作為kube-proxy負(fù)載均衡模式時(shí)，您可能會(huì)在CoreDNS縮容或重啟時(shí)遇到DNS概率性解析超時(shí)的問(wèn)題。
服務(wù)公告 全部公告 > 其他公告 > 2025年9月23日（北京時(shí)間）華為云亞太-新加坡局點(diǎn)可用區(qū)1數(shù)據(jù)通信存在概率性丟包通知（已恢復(fù)） 2025年9月23日（北京時(shí)間）華為云亞太-新加坡局點(diǎn)可用區(qū)1數(shù)據(jù)通信存在概率性丟包通知（已恢復(fù)） 2025-09-23 尊敬的華為云客戶： 2025
IPVS缺陷導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)上升級(jí)CoreDNS后出現(xiàn)概率性解析超時(shí) 故障現(xiàn)象 在集群使用IPVS轉(zhuǎn)發(fā)的場(chǎng)景下，節(jié)點(diǎn)上升級(jí)CoreDNS后，可能出現(xiàn)概率性丟包，導(dǎo)致域名解析失敗。
Intel oneAPI Toolkit（Intel并行計(jì)算平臺(tái)）運(yùn)行的VASP（用于電子結(jié)構(gòu)計(jì)算和量子力學(xué)-分子動(dòng)力學(xué)模擬）任務(wù)對(duì)CPU硬件版本有深度依賴，在小規(guī)格Pod場(chǎng)景下概率性運(yùn)行失敗，建議切換oneAPI版本或使用4核以上Pod運(yùn)行。 父主題： 容器工作負(fù)載類
為什么同一客戶端同時(shí)訪問(wèn)不同ELB實(shí)例、IP或端口會(huì)概率性超時(shí)？ 問(wèn)題描述 表1 問(wèn)題概述 觸發(fā)場(chǎng)景 多個(gè)四層ELB實(shí)例或同一四層ELB實(shí)例的多個(gè)監(jiān)聽(tīng)器掛載相同后端服務(wù)器，同一客戶端同時(shí)訪問(wèn)這些ELB實(shí)例。 問(wèn)題現(xiàn)象 客戶端概率性訪問(wèn)超時(shí)。
華為HiLens 華為HiLens 華為HiLens為端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)與運(yùn)行管理平臺(tái)，支持部署華為云ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練的模型，提供云上管理平臺(tái)、豐富的技能市場(chǎng)和開發(fā)者工具與插件，幫助用戶高效開發(fā)AI應(yīng)用，并將其部署到多種端側(cè)計(jì)算設(shè)備運(yùn)行和在線管理。 華為HiLens為端云協(xié)同
