【博士论文】自适应、鲁棒且可扩展的贝叶斯滤波方法用于在线学习

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学习、 预 序列（ 一步 预测） 预测 以及 上下文 赌博 问题。 为 实现 这 一 目标， 本文 聚焦 于 将 贝 叶 斯 滤波 应用 于 这些 问题 时 所 面临 的 关键 挑战： 适应 非 平稳 环境 的 能力、 对 模型 错 设 与 异常 值 的 鲁 棒 性， 以及 在 高 维 参数 空间（ 如 深度 神经

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