柔性 Flex是用于数据流的概率深度学习库。 它具有以下功能: 快。 Flex提供了足够快的概率深度学习来解决实际问题。 类型安全和功能。 类型和纯函数使代码易于理解和维护。 容易。 您可以以最少的概率论知识进行编程。 如今,神经网络已广泛用于解决许多领域的问题。 但是,当您想在模型中包括不确定性时,经典神经网络有一些局限性。 例如,假设输入数据和训练数据包含很多噪声。 如果需要检测数据是否包含假阳性或假阴性,则模型应表示输入和输出的可靠性。 为了解决这个问题,可以使用概率深度学习(也称为贝叶斯神经网络)。 这是将输入和输出均视为概率分布的一种方法,并且是表示不确定性的最佳方法之一。