Improved uncertainty quantification for neural networks with Bayesian last layer
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Fiedler, Felix, Lucia, Sergio |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Bayesian meta learning for trustworthy uncertainty quantification
di: Yuan, Zhenyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Zhenyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
DADEE: Well-calibrated uncertainty quantification in neural networks for barriers-based robot safety
di: Ataei, Masoud, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ataei, Masoud, et al.
Pubblicazione: (2024)
Operational risk quantification of power grids using graph neural network surrogates of the DC OPF
di: Zhang, Yadong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Yadong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Safe learning-based control via function-based uncertainty quantification
di: Tokmak, Abdullah, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tokmak, Abdullah, et al.
Pubblicazione: (2026)
Safety in safe Bayesian optimization and its ramifications for control
di: Fiedler, Christian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fiedler, Christian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Control of dynamical systems with neural networks
di: Böttcher, Lucas
Pubblicazione: (2025)
di: Böttcher, Lucas
Pubblicazione: (2025)
Reliably-stabilizing piecewise-affine neural network controllers
di: Fabiani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Fabiani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2021)
A neural network-based approach to hybrid systems identification for control
di: Fabiani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fabiani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tuning the burn-in phase in training recurrent neural networks improves their performance
di: Schiller, Julian D., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Schiller, Julian D., et al.
Pubblicazione: (2026)
Controlled oscillation modeling using port-Hamiltonian neural networks
di: Linares, Maximino, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Linares, Maximino, et al.
Pubblicazione: (2026)
Identifying the nonlinear string dynamics with port-Hamiltonian neural networks
di: Linares, Maximino, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Linares, Maximino, et al.
Pubblicazione: (2026)
Large width penalization for neural network-based prediction interval estimation
di: Amnuaypongsa, Worachit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Amnuaypongsa, Worachit, et al.
Pubblicazione: (2024)
The impact of sensor placement on graph-neural-network-based leakage detection
di: van Gemert, J. J. H., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: van Gemert, J. J. H., et al.
Pubblicazione: (2026)
Approximate non-linear model predictive control with safety-augmented neural networks
di: Hose, Henrik, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hose, Henrik, et al.
Pubblicazione: (2023)
Efficient model predictive control for nonlinear systems modelled by deep neural networks
di: Lan, Jianglin
Pubblicazione: (2024)
di: Lan, Jianglin
Pubblicazione: (2024)
Probabilistic forecasting of power system imbalance using neural network-based ensembles
di: Van Gompel, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Van Gompel, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep multitask neural networks for solving some stochastic optimal control problems
di: Yeo, Christian
Pubblicazione: (2024)
di: Yeo, Christian
Pubblicazione: (2024)
PowerGraph: A power grid benchmark dataset for graph neural networks
di: Varbella, Anna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Varbella, Anna, et al.
Pubblicazione: (2024)
Building a temperature forecasting model for the city with the regression neural network (RNN)
di: Tran, Nguyen Phuc, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tran, Nguyen Phuc, et al.
Pubblicazione: (2024)
Shape error prediction in 5-axis machining using graph neural networks
di: Huuk, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huuk, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust stabilization of polytopic systems via fast and reliable neural network-based approximations
di: Fabiani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Fabiani, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2022)
Optimizing Operation Recipes with Reinforcement Learning for Safe and Interpretable Control of Chemical Processes
di: Brandner, Dean, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Brandner, Dean, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforced Model Predictive Control via Trust-Region Quasi-Newton Policy Optimization
di: Brandner, Dean, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Brandner, Dean, et al.
Pubblicazione: (2024)
Farm-wide virtual load monitoring for offshore wind structures via Bayesian neural networks
di: Hlaing, N., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hlaing, N., et al.
Pubblicazione: (2022)
Enhanced physics-informed neural networks (PINNs) for high-order power grid dynamics
di: Nair, Vineet Jagadeesan
Pubblicazione: (2024)
di: Nair, Vineet Jagadeesan
Pubblicazione: (2024)
Generating adversarial inputs for a graph neural network model of AC power flow
di: Parker, Robert
Pubblicazione: (2026)
di: Parker, Robert
Pubblicazione: (2026)
Lipschitz-bounded 1D convolutional neural networks using the Cayley transform and the controllability Gramian
di: Pauli, Patricia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pauli, Patricia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Recurrent neural network-based robust control systems with regional properties and application to MPC design
di: Ravasio, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ravasio, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2025)
Joint torques prediction of a robotic arm using neural networks
di: d'Addato, Giulia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: d'Addato, Giulia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Computationally efficient Gauss-Newton reinforcement learning for model predictive control
di: Brandner, Dean, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Brandner, Dean, et al.
Pubblicazione: (2025)
Automatic nonlinear MPC approximation with closed-loop guarantees
di: Tokmak, Abdullah, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tokmak, Abdullah, et al.
Pubblicazione: (2023)
Simulation of a closed-loop dc-dc converter using a physics-informed neural network-based model
di: Coulombe, Marc-Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Coulombe, Marc-Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
Smart energy management: process structure-based hybrid neural networks for optimal scheduling and economic predictive control in integrated systems
di: Wu, Long, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Long, et al.
Pubblicazione: (2024)
BO4IO: A Bayesian optimization approach to inverse optimization with uncertainty quantification
di: Lu, Yen-An, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Yen-An, et al.
Pubblicazione: (2024)
Novel application of Relief Algorithm in cascaded artificial neural network to predict wind speed for wind power resource assessment in India
di: Malik, Hasmat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malik, Hasmat, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph neural networks for power grid operational risk assessment under evolving grid topology
di: Zhang, Yadong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yadong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Error estimation for physics-informed neural networks with implicit Runge-Kutta methods
di: Stiasny, Jochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Stiasny, Jochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Energy-convergence trade off for the training of neural networks on bio-inspired hardware
di: Garg, Nikhil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garg, Nikhil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quasi-Newton Compatible Actor-Critic for Deterministic Policies
di: Kordabad, Arash Bahari, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kordabad, Arash Bahari, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convolutional Bayesian Filtering
di: Cao, Wenhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Wenhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Bayesian meta learning for trustworthy uncertainty quantification
di: Yuan, Zhenyuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
DADEE: Well-calibrated uncertainty quantification in neural networks for barriers-based robot safety
di: Ataei, Masoud, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Operational risk quantification of power grids using graph neural network surrogates of the DC OPF
di: Zhang, Yadong, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Safe learning-based control via function-based uncertainty quantification
di: Tokmak, Abdullah, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Safety in safe Bayesian optimization and its ramifications for control
di: Fiedler, Christian, et al.
Pubblicazione: (2025)