神经操作员是一种深层建筑，可以学会解决（即学习）部分微分方程（PDE）的非线性解决方案操作员。这些模型的当前艺术状态不能提供明确的不确定性量化。可以说，这是这种任务的问题，而不是机器学习中的其他地方，因为PDE通常描述的动态系统通常表现出微妙的多尺度结构，这会使人类难以发现错误。在这项工作中，我们首先在高斯过程的形式主义中首先提供了数学上详细的贝叶斯公式（线性）版本。然后，我们使用贝叶斯深度学习的近似方法将这种分析治疗扩展到一般的深层神经操作员。我们通过为神经操作员提供不确定性量化来扩展对神经操作员的先前结果。结果，我们的方法能够识别病例，并提供结构化的不确定性估计值，而神经操作员无法很好地预测。
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深度神经网络易于对异常值过度自信的预测。贝叶斯神经网络和深度融合都已显示在某种程度上减轻了这个问题。在这项工作中，我们的目标是通过提议预测由高斯混合模型的后续的高斯混合模型来结合这两种方法的益处，该高斯混合模型包括独立培训的深神经网络的LAPPALL近似的加权和。该方法可以与任何一组预先训练的网络一起使用，并且与常规合并相比，只需要小的计算和内存开销。理论上我们验证了我们的方法从训练数据中的培训数据和虚拟化的基本线上的标准不确定量级基准测试中的“远离”的过度控制。
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