BNN的意思是贝叶斯神经网络。它是一种基于贝叶斯定理和反向传播算法的神经网络，主要用于解决回归和分类问题。
贝叶斯神经网络（BNN）是对深度信念网络（DBN）的改进，它去掉了DBN中的全连接层，只保留了卷积层。由于卷积层可以有效地提取空间特征，因此，贝叶斯神经网络在解决很多计算机视觉和自然语言处理问题上表现出了很强的能力。
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BNN的意思是贝叶斯神经网络。
贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network, BNN），是由概率分布和贝叶斯定理为基础建立的一种神经网络模型。它和常规的神经网络一样，也有一个输入层、一个隐含层以及一个输出层。但不同的是，在贝叶斯定理中，它不仅考虑了输入层到隐含层以及隐含层到输出层的链接，而且对隐含层的神经元赋予了概率分布的性质，从而可以学习数据的概率分布表征，具有更好的概率推理和预测能力。
BNN的意思是贝叶斯神经网络。
贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network, BNN），是基于贝叶斯定理以及高斯分布等概率论知识而构建的人工神经网络。
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