贝叶斯网络与贝叶斯神经网络相同吗

虽然两者都与贝叶斯概率有关，但贝叶斯网络和贝叶斯神经网络是两个不同的概念。

贝叶斯网络（Bayesian Network），也称为信念网络或有向无环图模型（Directed Acyclic Graphical Model，DAG），是一种概率图模型，利用图结构描述变量之间的依赖关系，并利用贝叶斯定理进行推理。它通常用于处理不确定性和推理问题。

贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network），也称为概率神经网络（Probabilistic Neural Network），是一种利用贝叶斯推断（Bayesian Inference）进行神经网络训练和预测的方法。它将神经网络中的权重和偏差视为随机变量，并使用贝叶斯定理来更新这些变量的概率分布，从而获得更准确的预测和更可靠的不确定性估计。

因此，虽然两者都使用贝叶斯概率理论，但贝叶斯网络和贝叶斯神经网络是不同的概念和应用领域。