Aquí está el enlace de github al código relativo a BPL por los investigadores que lo desarrollaron: brendenlake / BPL
El aprendizaje del programa bayesiano es uno de los muchos enfoques del aprendizaje automático. Hoy, uno de los métodos más populares, si no el más popular, es el aprendizaje profundo . Deep Learning requiere una gran cantidad de datos para entrenar un modelo, mientras que BPL requiere muchos menos datos (incluso un solo ejemplo está bien) . El término “Bayesiano” en BPL se refiere al Teorema de Bayes en el que intenta utilizar “programas estocásticos simples para representar conceptos”. La palabra estocástico, que se refiere a la teoría de la probabilidad, es en torno a la cual gira libremente el Teorema de Bayes. Entonces, al usar ” programas estocásticos simples ” o algoritmos de probabilidad, BPL puede “representar conceptos” (es decir, dado el conocimiento de cómo escribir una letra conocida, cuál es la posibilidad de que esta nueva letra esté relacionada …). BPL construye estos “programas estocásticos simples … compositivamente a partir de partes, subpartes y relaciones espaciales”. Cada parte, subparte o relación espacial es un algoritmo de probabilidad de Bayes (supongo) que intenta explicar sus características. Todas estas partes, subpartes y relaciones espaciales existen en una jerarquía de conocimiento que la máquina ha adquirido con poca experiencia. Mi suposición es que las dos partes críticas para BPL son:
- Usando el Teorema de Bayes para “describir” partes, etc.
- Asignación / recuperación de estas partes y demás desde una jerarquía para construir un ejemplo alternativo / abstracto de algo.
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