我正在寻找用CUDA实现的计算量很大的任务，并想知道神经网络或贝叶斯网络是否适用 . 但这不是我的问题，而是两种网络类型之间的关系 . 它们似乎非常相关，特别是如果你看一下具有学习能力的贝叶斯网络（维基百科上的文章提到） . 一眼就看出，贝叶斯网络看起来有点像特定类型的神经网络 . 任何人都可以总结他们的关系，如果有任何超出明显相似性的联系？
的确如此 . 我看到一个贝叶斯网络作为神经网络应用Baye 's Theorem on large scale, but I don' t记住细节 . 我知道你在哪里可以找到它们，我推荐this本书 .
贝叶斯网络表示变量之间的独立（和依赖）关系 . 因此，链接表示概率意义上的条件关系 . 一般而言，神经网络没有这样的直接解释，实际上大多数神经网络的中间节点是发现的特征，而不是具有与它们本身相关联的任何谓词 .
它是is reported贝叶斯网络对某些神经网络中出现的"overtraining"更具抵抗力 . 换句话说，一些神经网络对于在训练中使用的观察到的测量结果变得如此，以至于它们对于一般情况是无用的 .
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的确如此 . 我看到一个贝叶斯网络作为神经网络应用Baye 's Theorem on large scale, but I don' t记住细节 . 我知道你在哪里可以找到它们，我推荐this本书 .
贝叶斯网络表示变量之间的独立（和依赖）关系 . 因此，链接表示概率意义上的条件关系 . 一般而言，神经网络没有这样的直接解释，实际上大多数神经网络的中间节点是发现的特征，而不是具有与它们本身相关联的任何谓词 .
它是is reported贝叶斯网络对某些神经网络中出现的"overtraining"更具抵抗力 . 换句话说，一些神经网络对于在训练中使用的观察到的测量结果变得如此，以至于它们对于一般情况是无用的 .