A doctor's visit is a manifestation

A doctor's visit is a manifestation of Bayesian probability. It's impossible for a doctor to find someone who has the same condition as the patient to do the experiment and determine the probability. He can only administer drugs based on the patient's symptoms and his years of medical experience. A judgment. In the context of deep learning, probability is still studied by many people due to its complete theoretical system, which is enough to see its uniqueness. Now use probabilistic knowledge to explain the neural network, so that the results can get more results. The combination of stable, deep networks and probabilistic and statistical theory is imperative

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看病是贝叶斯概率的体现。医生不可能找和病人条件相同的人做实验，确定概率。他只能根据病人的症状和他多年的医疗经验来给病人用药。一个判断。在深度学习的背景下，概率由于其完备的理论体系，至今仍被很多人研究，足以看出其独特性。现在用概率知识来解释神经网络，这样可以得到更多的结果。稳定的深度网络与概率和统计理论的结合势在必行

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医生就诊是贝叶斯概率的一种表现。医生不可能找到与患者病情相同的人来做实验并确定概率。他只能根据患者的症状和多年的医疗经验来用药。一种判断。在深度学习的背景下，概率由于其完整的理论体系仍被许多人研究，这足以看出其独特性。现在用概率知识来解释神经网络，这样结果可以得到更多的结果。稳定的深度网络与概率和统计理论的结合势在必行

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医生出诊是贝叶斯概率的一种表现。医生不可能找一个和病人条件一样的人来做实验，确定概率。他只能根据病人的症状和他多年的医疗经验来用药。一个判决。在深度学习的背景下，概率由于其完整的理论体系仍然被很多人研究，足以看出其独特性。现在用概率知识来解释神经网络，这样结果可以得到更多的结果。稳定的深层网络与概率统计理论的结合势在必行

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