过去几十年，数据分析和机器学习领域的大部分工作都致力于优化预测模型，并取得比现有模型更好的结果。然而，本文指出对于很多应用而言，更加重要的并非准确的预测，而是变异性或不确定性。本文进一步探讨了让每个人了解不确定性、意识到其重要性并学会拥抱而不是害怕不确定性的世界，对一种确定性估计准确性的具体框架 —— 被称为 “符合性预测” 的框架进行了细致研究。而且，无需对数据进行参数假设，这一非参数结果在渐近程度上也不必依赖大数定律，使得这个框架成为唯一值得称为 “无分布假设” 的框架。

May, 2024

本文调查了最近的深度学习方面的不确定性量化的研究，特别关注了具有数学特性和广泛适用性的无分布符合预测方法，介绍了相关技术和在时空数据背景下提高校准和效率的方法，并讨论了不确定性量化在安全决策方面的作用。

Sep, 2022

本文探讨了在深度神经网络中表示模型不确定性的 Conformal Prediction 框架，提出了一种新的基于概率方法的模型不确定性量化方法，并提供了可靠的边界用于计算不确定度。

Jun, 2023

介绍一种无需分布假设或模型假设，可用于任何预训练模型（如神经网络）生成 100% 正确性置信区间（信赖区间）的方法， 称之为一致预测；并提供了 Python 示例代码和 Jupyter 笔记本来说明此方法在计算机视觉、自然语言处理和深度强化学习等领域上的应用。

Jul, 2021

人工智能系统中使用不可靠的预测会对决策产生负面影响，而基于模型不可知性量化的符合性预测方法可以解决这个问题，特别是在地球观测应用中，该方法可以提供可靠的不确定性信息并增强可靠性。

Jan, 2024

运算符学习在科学和工程应用领域中得到了越来越广泛的应用，其中许多需要经过校准的不确定性量化。本文提出了一种风险控制分位数神经运算符，即无分布、有限样本的函数校准型预测方法，通过实验证实了我们的理论结果，显示了校准的覆盖率和高效的不确定性范围，优于基准方法。

Feb, 2024

探讨了量子计算在机器学习中的应用和机器学习任务中存在的与传统计算不同之处，提出了一种用于评估量子学习任务潜在优势的方法，并提出了一种通过量子速度提高学习效率的量子机器学习模型。

Nov, 2020

量子机器学习的综述，包括在量子设备上运行机器学习算法的各种概念，介绍了在 Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 技术中使用的技术和与容错量子计算硬件兼容的算法方法，同时涵盖了量子机器学习的基本概念、算法和与其相关的统计学习理论。

Jan, 2024

量子机器学习研究了快速化和精确推断方法，通过对 MNIST 和 MNIST Fashion 数据集进行实验，证明了反向训练对于提高单个样本推断准确性的有效性。

Oct, 2023

本文介绍了一个包含不确定性建模、解法和评估的完整框架，用于量化神经网络中包括噪声、有限数据、超参数、过度参数化、优化和采样误差及模型错误等多源的误差和不确定性，特别关注向无限维函数空间中的偏微分方程和操作映射的学习，包括一个在原型问题上进行的广泛的比较研究。

Jan, 2022