本文研究了在对话管理环境下，采用深度强化学习框架（DQN）进行不确定性估计的方法，并与常见的基于高斯过程的方法进行了对比和基准测试，并对优化策略进行了探讨。

Nov, 2017

本论文提出了新方法来研究自然语言处理（NLP）任务中表征模型和数据不确定性的好处，通过在卷积和循环神经网络模型上的实证实验，展示了明确建模不确定性不仅有利于测量输出置信水平，而且对于提升各种 NLP 任务中的模型表现也是有用的。

Nov, 2018

本研究应用 Bayesian 概率框架和近似推理技术，对神经状态空间模型进行不确定性量化，得出模型输出的可信区间和惊奇指数，以有效诊断模型在潜在危险的分布区域内的使用可能性。

Apr, 2023

本研究针对神经网络预测的不确定性准确度进行研究，提出了针对不同使用场景下的新度量标准，探讨了模型复杂度与不确定度准确度之间的权衡关系，并通过实验验证了新度量标准的有效性和一些有趣的趋势。

Mar, 2019

提出了一种用基于贝叶斯信任网络和蒙特卡罗采样的方法来对神经网络进行不确定性估计，这个方法具有与神经网络结构和任务无关，不需要优化进程的更改，能够应用于已经训练好的结构，有效地提高了准确性。

Jul, 2019

研究了使用贝叶斯神经网络中的可学习不确定性来训练预测过程监控模型，以预测剩余时间和结果，并得出结论认为这种不确定性估计可以区分更精确和不太精确的预测，从而提高了用户对于这种预测系统的信心，在合作和以较小的数据集进行更早的实施方面具有潜在的可应用性。

Jun, 2022

本文讨论了揭示端到端对话任务中的不确定性的重要性，并在 Ubuntu 对话语料库上展示了关于不确定性分类的实验结果。我们展示了，不必为此特定目的重新训练模型，可以通过微不足道的计算捕获原始检索模型关于最佳预测的潜在置信度。

Apr, 2020

该研究通过在神经网络的语音信号增强过程中，将 aleatoric 和 epistemic 不确定性模型化，提出了一种模型不确定性建模的框架，并在不同数据集上验证了该方法的有效性。

May, 2023

使用 MC-Dropout 和 Bootstrapping 方法来提高安全驾驶机器人的模型稳定性，实现在未知数据情况下的碰撞回避。

Oct, 2018

本篇论文提出了一种基于神经网络和新型 dropout - 熵测量方法的模型以及基于特征表示的度量学习方法，可以更精确地预测，提高分类器的预测准确性，尤其在医学诊断等需要确定不确定预测的领域有广泛的应用。

Jul, 2019