為何說Transformer是目前人工智能領域工程落地實踐Bayesian理論的典型？

貝葉斯神經網絡（Bayesian Neural Network）通過提供不確定來回答“Why Should I Trust You？”這個問題。實現上講，貝葉斯通過集成深度學習參數矩陣中參數的Uncertainty來駕馭數據的不確定性，提供給具體Task具有置信空間Confidence的推理結構。

壹般的神經網絡我們稱為Point estimation neural networks，通過MLE最大似然估計的方式建立訓練的目標函數，為神經網絡中的每個參數尋找壹個optimal最優值；而貝葉斯深度學習壹種把概率分布作為權重的神經網絡，通過真實數據來優化參數的概率分布，在訓練的過程中會使用MAP最大後驗概率集成眾多的模型參數的概率分布來擬合各種不確定的情況，提供處理數據不確定性的信息表達框架。

Transformer是壹個符合Bayesian深度學習網絡的AI架構，尤其是其經典的multi-head self-attention機制，該機制其實采用模型集成的思想來從工程角度落地貝葉斯深度學習網絡；基於Prior先驗信息的正則化效果，multi-head機制所表達的信息多元化及不確定性能夠提供具有高置信度區間的回答 “Why Should I Trust You？”

貝葉斯Bayesian Transformer課程片段1：線性回歸及神經網絡AI技術底層通用的貝葉斯數學原理及其有效性證明

貝葉斯Bayesian Transformer課程片段2：人工智能算法底層真相之MLE和MAP完整的數學推導過程概率、對數、求導等以及MLE和MAP關系詳解

貝葉斯Bayesian Transformer課程片段3：語言模型Language Model原理機制、數學推導及神經網絡實現

貝葉斯Bayesian Transformer課程片段4：圖解Transformer精髓之架構設計、數據在訓練、推理過程中的全生命周期、矩陣運算、多頭註意力機制可視化等

貝葉斯Bayesian Transformer課程片段5：什麽叫Bayesian Transformer，Bayesian Transformer和傳統的Transformer的核心區別是什麽？

貝葉斯Bayesian Transformer課程片段6：Bayesian Transformer這種新型思考模型在學術和工業界的意義是什麽，為什麽說Transformer中到處都是Bayesian的實現？

貝葉斯Bayesian Transformer課程片段7：貝葉斯Bayesian Transformer數學推導論證過程全生命周期詳解及底層神經網絡物理機制剖析