《贝叶斯神经网络的原理与应用》
贝叶斯神经网络是一种利用贝叶斯概率理论对神经网络进行建模和推理的方法。文章介绍了贝叶斯神经网络的基本原理，包括参数的先验分布、后验分布和边缘分布的推导过程，以及在分类、回归、聚类等不同领域的应用。同时，文章还介绍了贝叶斯优化和变分推断等相关技术，并通过实验证明了贝叶斯神经网络在一些应用中的有效性。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
贝叶斯神经网络是一种使用贝叶斯概率理论对神经网络进行建模和推理的方法。该方法包括参数的先验分布、后验分布和边缘分布的推导过程，并可应用于分类、回归、聚类等不同领域。此外，贝叶斯优化和变分推断等相关技术也与其相伴随，实验证明了贝叶斯神经网络在一些应用中的有效性。