BNN释义：

BNN是贝叶斯网络（Bayesian Network）的简称。

发音：

发音为：bnn 或 b-e-y-e-e-n。

用法：

贝叶斯网络是一种概率图模型，用于描述变量之间的依赖关系，并利用这些关系进行不确定性推理。

相关词汇：变量、依赖关系、不确定性推理。

怎么记：

可以结合实例记忆，例如通过分析一个贝叶斯网络中变量之间的关系来加深记忆。

翻译的音标：

一般情况下的翻译不需要音标，但是如果需要的话，可以参考相关资料。

希望以上信息对您有帮助。

BNN基础释义

BNN（贝叶斯神经网络）是一种基于概率的深度学习模型。

BNN发音

发音为：Ben NeeN。

BNN的用法

BNN常用于分类和回归任务中，尤其在自然语言处理和文本分类任务中表现优秀。

相关词汇：

概率：表示事件发生可能性大小的数值，一般用分数表示。

深度学习：机器学习的一个分支，指使用深度神经网络进行机器学习。

贝叶斯神经网络：一种概率神经网络，用于解决分类问题。

怎么记

可以尝试将BNN拆分为单词元素进行记忆，如“贝”、“叶”、“斯”、“神”等。

翻译基础释义和常见用法

基础释义：贝叶斯神经网络是一种基于贝叶斯定理的神经网络模型，主要用于分类和回归任务。常见用法：在机器学习中，BNN常被用于文本分类和自然语言处理等领域。

BNN（贝叶斯神经网络）释义：

一种基于贝叶斯定理的神经网络模型。

发音：

BNN，谐音“帮内尼”，易于记忆。

用法：

BNN常用于分类和回归任务。

相关词汇：

神经网络、学习算法、特征工程、数据集、模型评估。

怎么记：

可以将 BNN 拆分为字母来记，如“贝叶斯”、“神经”和“网络”三个词的首字母。

常见短语：

BNN模型、训练BNN、评估BNN性能、使用BNN进行预测、基于BNN的算法。

相关词汇：

贝叶斯定理、分类、回归、特征选择、优化。