ベイズニューラルネットワーク：入門とサーベイ

Abstract

ニューラルネットワーク（NN）は、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理の領域にまたがる、検出、回帰、分類といった多くの困難な機械学習タスクに対して、最先端の結果を提供してきました。成功にもかかわらず、ニューラルネットワークは頻繁主義的（frequentist）な枠組みで実装されることが多く、そのため予測における不確実性について推論することができません。本記事では、ベイズニューラルネットワーク（BNN）と、それらの実装に関する先駆的な研究を紹介します。さまざまな近似推論手法を比較し、今後の研究が現在の手法をどこで改善できるのかを明らかにするために用います。