Sliced gradient-enhanced Kriging for high-dimensional function approximation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Cheng, Kai, Zimmermann, Ralf |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Conjugate gradient methods for high-dimensional GLMMs
von: Pandolfi, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pandolfi, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Universality of high-dimensional scaling limits of stochastic gradient descent
von: Gheissari, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gheissari, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Probably approximately correct high-dimensional causal effect estimation given a valid adjustment set
von: Choo, Davin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choo, Davin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Contraction rates for conjugate gradient and Lanczos approximate posteriors in Gaussian process regression
von: Stankewitz, Bernhard, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stankewitz, Bernhard, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dimension lower bounds for linear approaches to function approximation
von: Hsu, Daniel
Veröffentlicht: (2025)
von: Hsu, Daniel
Veröffentlicht: (2025)
Gaussian-Smoothed Sliced Probability Divergences
von: Alaya, Mokhtar Z., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alaya, Mokhtar Z., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Consistent support recovery for high-dimensional diffusions
von: Marushkevych, Dmytro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Marushkevych, Dmytro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Support estimation in high-dimensional heteroscedastic mean regression
von: Hermann, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Hermann, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Minimax optimal transfer learning for high-dimensional additive regression
von: Moon, Seung Hyun
Veröffentlicht: (2025)
von: Moon, Seung Hyun
Veröffentlicht: (2025)
Parametric Mean-Field empirical Bayes in high-dimensional linear regression
von: Lee, Seunghyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lee, Seunghyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A sparse PAC-Bayesian approach for high-dimensional quantile prediction
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2024)
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2024)
Testing for correlation between network structure and high-dimensional node covariates
von: Fuchs-Kreiss, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fuchs-Kreiss, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bayes optimal learning in high-dimensional linear regression with network side information
von: Nandy, Sagnik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Nandy, Sagnik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Minimax-Optimal Two-Sample Test with Sliced Wasserstein
von: Tran, Binh Thuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tran, Binh Thuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Connection between Kriging and Large Neural Networks
von: Marinescu, Marius
Veröffentlicht: (2026)
von: Marinescu, Marius
Veröffentlicht: (2026)
Concentration of a sparse Bayesian model with Horseshoe prior in estimating high-dimensional precision matrix
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2024)
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2024)
A variational Bayes approach to debiased inference for low-dimensional parameters in high-dimensional linear regression
von: Castillo, Ismaël, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Castillo, Ismaël, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning with Differentially Private (Sliced) Wasserstein Gradients
von: Rodríguez-Vítores, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rodríguez-Vítores, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive posterior concentration rates for sparse high-dimensional linear regression with random design and unknown error variance
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2024)
von: Mai, The Tien
Veröffentlicht: (2024)
Scalability of Metropolis-within-Gibbs schemes for high-dimensional Bayesian models
von: Ascolani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ascolani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal ridge penalty for real-world high-dimensional data can be zero or negative due to the implicit ridge regularization
von: Kobak, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2018)
von: Kobak, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2018)
Sharp Gaussian approximations for Decentralized Federated Learning
von: Bonnerjee, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bonnerjee, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
High-probability sample complexities for policy evaluation with linear function approximation
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Prior-dependent analysis of posterior sampling reinforcement learning with function approximation
von: Li, Yingru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yingru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spike-timing-dependent Hebbian learning as noisy gradient descent
von: Dexheimer, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dexheimer, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive sparse variational approximations for Gaussian process regression
von: Nieman, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nieman, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Smoothed SGD for quantiles: Bahadur representation and Gaussian approximation
von: Chen, Likai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Likai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the best approximation by finite Gaussian mixtures
von: Ma, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the rate of convergence of an over-parametrized Transformer classifier learned by gradient descent
von: Kohler, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kohler, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2023)
One-step corrected projected stochastic gradient descent for statistical estimation
von: Brouste, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Brouste, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dimension-free bounds in high-dimensional linear regression via error-in-operator approach
von: Noskov, Fedor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Noskov, Fedor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Local geometry of high-dimensional mixture models: Effective spectral theory and dynamical transitions
von: Arous, Gerard Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arous, Gerard Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially Private Sliced Inverse Regression: Minimax Optimality and Algorithm
von: Xia, Xintao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Xintao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Continuous-time reinforcement learning: ellipticity enables model-free value function approximation
von: Mou, Wenlong
Veröffentlicht: (2026)
von: Mou, Wenlong
Veröffentlicht: (2026)
Move on Muon : A Hamiltonian probability gradient flow perspective of Muon optimizer
von: Mustafi, Aratrika, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mustafi, Aratrika, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning single index model with gradient descent: spectral initialization and precise asymptotics
von: Chen, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Convergence of flow-based generative models via proximal gradient descent in Wasserstein space
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cheng, Xiuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A unified construction for series representations and finite approximations of completely random measures
von: Lee, Juho, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Lee, Juho, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Enabling stratified sampling in high dimensions via nonlinear dimensionality reduction
von: Geraci, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Geraci, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamic treatment effects: high-dimensional inference under model misspecification
von: Zhang, Yuqian, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Zhang, Yuqian, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Ähnliche Einträge
-
Conjugate gradient methods for high-dimensional GLMMs
von: Pandolfi, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Universality of high-dimensional scaling limits of stochastic gradient descent
von: Gheissari, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Probably approximately correct high-dimensional causal effect estimation given a valid adjustment set
von: Choo, Davin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Contraction rates for conjugate gradient and Lanczos approximate posteriors in Gaussian process regression
von: Stankewitz, Bernhard, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Dimension lower bounds for linear approaches to function approximation
von: Hsu, Daniel
Veröffentlicht: (2025)