Why Probabilistic Programming Matters

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

目前在机器学习领域，深度学习方法已经被广泛应用到图像识别、自然语言处理等各个领域，取得了非凡的成果。然而，近年来，随着人工智能的进步，许多研究者发现，深度学习模型训练过程中存在一些不可避免的误差，尤其是在处理大数据集或高维输入时。当模型对测试样本产生过拟合现象时，即使对于仅存在少量的噪声，也会造成严重的影响。为了提升模型的鲁棒性，一些研究者提出基于概率编程的模型训练方法来缓解这一问题。 概率编程旨在建立模型参数的概率分布，从而在模型训练期间同时估计这些参数的真实值。通过这种方式，可以消除模型训练过程中的模型参数的不确定性，改善模型的预测效果并防止过拟合现象发生。在实际工程项目中，概率编程方法已被证明具有卓越的性能。但由于缺乏足够的相关文献记录和理解，很少有人能够完全掌握概率编程技术。因此，这项工作的目标就是收集、梳理和总结最新的概率编程技术发展，让读者有机地了解概率编程的基本知识和最新进展。

2.核心概念与联系

概率编程(Probabilistic programming)是指借助概率论，利用编程语言描述模型参数的随机性，从而实现对模型参数的建模、学习和推断。概率编程方法包括无向图模型(directed graphical models)，马尔可夫网(Markov random fields)，贝叶斯网络(Bayesian networks)，以及概率机器学习(probabilistic machine learning)。其中，无向图模型由节点和边组成，用图结构表示变量之间的相互依赖关系；马尔可夫网则通过转移矩阵来刻画节点之间的关联性；贝叶斯网络则扩展了无向图模型，加入了观察到的变量及其条件依赖关系；