突破深度学习的"黑盒"困境:SGNP模型如何实现可解释与高效的完美平衡 查看图片 //@爱可可-爱生活:本文创新性地提出了 Sparse Gaussian Neural Processes (SGNP) 模型,通过元学习稀疏高斯过程推理,融合了高斯过程的可解释性和神经过程的高性能,实现了数据高效、可解释且能有效融入先验知识的概率元学习,为实际应用中需要可解释性概率预测的场景提供了一种强有力的工具。 [LG]《Sparse Gaussian Neural Processes》T Rochussen, V Fortuin [Helmholtz AI] (2025) 网页链接 #机器学习##人工智能##论文##AI创造营#